metadata
license: llama3.1
base_model: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
tags:
- peft
- lora
- trading
- financial-analysis
- crypto
- forex
language:
- en
- es
Pipsend Analyst PRO
Modelo LoRA fine-tuned sobre Llama-3.1-8B-Instruct especializado en análisis financiero de crypto y forex.
🎯 Características
- ✅ Análisis técnico de criptomonedas (BTC, ETH, etc.)
- ✅ Análisis de pares forex (EUR/USD, GBP/USD, etc.)
- ✅ Recomendaciones de trading con targets y stop loss
- ✅ Cálculo de risk/reward ratio
- ✅ Identificación como "Pipsend Analyst"
🔧 Configuración de Entrenamiento
- Modelo base: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
- Método: LoRA (rsLoRA)
- Quantización: 4-bit NF4 + Double Quantization
- LoRA Rank: 16
- LoRA Alpha: 32
- GPU: RTX 4060 8GB
💻 Uso
Instalación
pip install transformers peft torch bitsandbytes
Código
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
from peft import PeftModel
# Configuración 4-bit
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_use_double_quant=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)
# Cargar modelo base
model_name = "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
quantization_config=bnb_config,
device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16
)
# Cargar adaptador LoRA
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "anhujuju/pipsend-analyst")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Análisis
prompt = """Analiza BTC/USD con estos datos:
Precio actual: $43,250
Cambio 24h: +2.5%
Volumen: $28B
Dame una recomendación de trading."""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
📊 Formato de Respuesta
El modelo responde con:
- Identificación como "Pipsend Analyst"
- Análisis del momentum del mercado
- Señal de trading (COMPRA/VENTA/MANTENER)
- Entry points
- Targets (múltiples niveles)
- Stop Loss
- Risk/Reward ratio
🌐 APIs Recomendadas
Para datos en tiempo real:
- CoinGecko API (crypto)
- Binance API (crypto avanzado)
- ExchangeRate API (forex)
- TradingView (indicadores técnicos)
⚠️ Disclaimer
Este modelo es para fines educativos. No constituye asesoramiento financiero. Realiza tu propia investigación antes de tomar decisiones de inversión.
📝 Licencia
Basado en Llama 3.1, sujeto a la licencia de Meta.
👥 Equipo
Desarrollado por el equipo Pipsend para análisis financiero automatizado.