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第62章 计算资源的限制（第4页）

深吸一口气，他在云服务器上启动了训练命令。

pythonindustry_rotation_lstm.py--gpu0--epochs100

命令回车。

几乎瞬间，训练日志开始快速滚动。

一个epoch，在本地笔记本上需要近两分钟，在这里，二十秒不到就完成了。

进度条以肉眼可见的速度向前推进。

林晨盯着那流畅滚动的日志，听着（实际上听不到，因为服务器在数据中心）无声却澎湃的算力奔腾，心中涌起一股奇异的感动。

那是一种突破束缚、获得力量的快感。

金钱，在此刻转化成了实实在在的计算能力，转化成了推进项目、验证想法的可能性。

不到四十分钟，100个epoch训练完成，模型保存。

他立刻在服务器上启动了初步的回测评估脚本。

结果很快出来：在测试集（过去一年的数据）上，这个简单的LStm行业轮动策略，相比等权持有所有行业的基准，获得了约8%的年化超额收益，夏普比率也有所提升。

虽然回测参数和条件还很粗糙，过度拟合的风险没有仔细检验，但这无疑是一个积极的信号。

“值了”

！

林晨握了握拳，脸上露出了失业以来少见的、纯粹属于技术人的兴奋笑容。

这五百块充值，第一次使用可能只扣掉几块钱，但带来的信心和进度推进，远超其货币价值。

他谨慎地通过控制台停止了云服务器实例，计费停止。

窗外，天色已近黄昏。

鹏城的晚高峰即将开始，楼下街道传来隐约的喧嚣。

书房里，林晨却觉得格外宁静。

他解决了硬件瓶颈，看到了系统初步有效的曙光。

虽然前路依然漫长，经济压力依然悬顶，但至少，他找到了一条在资源限制下继续前进的路。

他保存好模型结果，整理好实验记录。

下一个任务，是让这个模型变得更稳健，并开始构思下一个模块——如何捕捉市场情绪和突发事件的影响？

或许，需要引入自然语言处理（NLp）技术，分析新闻和社交媒体文本？

又是一个新的技术领域，意味着更多的学习，也可能意味着……更多的计算资源消耗。

林晨看着阿里云控制台账户里剩余的余额，笑了笑。

那就继续精打细算，继续用金钱换取时间和效率。

这是创业期，或者说，是人生转型期必须支付的代价。

他关掉云服务器控制台页面，重新打开了本地笔记本上的pycharm。

接下来，他要好好分析刚才的训练结果，并开始研究transformer在金融文本情感分析中的应用。

风扇声再次轻轻响起，但这次，林晨的心境已然不同。

他知道，在他需要的时候，强大的算力就在云端，触手可及。

这感觉，就像在黑暗的隧道里，终于看到前方有一点稳定的、可以自己控制的光。