前言

在當今數字化時代，人工智能（AI）技術在金融領域的應用愈發廣泛，其中 AI 智能選股大模型備受關注。為了構建高效且精準的 AI 智能選股大模型，選擇合適的開發平臺和工具至關重要。華為云 ModelArts 作為一款面向 AI 開發者的一站式開發平臺，具備強大的功能和優勢，而 Dify-LLM 應用開發平臺則為開發人員提供了便捷的大語言模型應用開發環境。本文將詳細介紹如何利用華為云 ModelArts 搭建 Dify-LLM 應用開發平臺，以實現 AI 智能選股大模型的構建。

一、華為云 ModelArts 平臺介紹

1.1 一站式開發平臺?

華為云 ModelArts 提供了從數據處理、算法開發、模型訓練到模型部署的全流程一站式服務。這意味著開發者無需在多個不同的平臺或工具之間切換，即可完成整個 AI 項目的開發周期，大大提高了開發效率。在數據處理階段，ModelArts 提供海量數據預處理及半自動化標注功能，能夠快速對大量的金融數據進行清洗、標注，為后續的模型訓練提供高質量的數據基礎。在算法開發方面，它支持 TensorFlow、PyTorch、MindSpore 等主流開源 AI 開發框架，也允許開發者使用自研的算法框架，充分滿足不同開發者的使用習慣和技術需求。?

1.2 強大的算力支持?

底層支持各種異構計算資源，開發者可以根據項目的需求靈活選擇合適的算力，無需擔心底層技術的復雜性。無論是小型的測試項目，還是大規模的 AI 智能選股模型訓練，都能找到匹配的算力資源。在訓練 AI 智能選股大模型時，往往需要處理海量的金融數據和復雜的算法運算，ModelArts 提供的強大算力能夠加速模型的訓練過程，縮短訓練時間，使開發者能夠更快地驗證模型的效果并進行優化。?

1.3 多場景應用支持?

支持云端 / 邊端部署等多種生產環境，以及在線推理、批量推理、邊緣推理多形態部署，適用于金融、醫療、自動駕駛等多個領域。在金融領域的 AI 智能選股場景中，ModelArts 可以根據實際業務需求，靈活選擇部署方式。如果需要實時為投資者提供選股建議，在線推理部署方式能夠快速響應用戶請求，根據模型計算結果給出及時的投資建議；而對于一些需要定期對大量股票數據進行分析篩選的場景，批量推理則更為合適，能夠高效地處理大規模數據。

二、Dify-LLM 應用開發平臺概述

2.1 可視化工作流?

Dify 的 “畫布工作流” 讓 AI 邏輯設計變得直觀易懂。開發者通過可視化界面，像搭積木一樣拖拽節點，如模型調用、工具集成、數據處理等，就能輕松搭建復雜的 AI 流程。在構建 AI 智能選股大模型時，可以通過拖拽節點設置數據輸入來源（如金融數據接口）、選擇合適的大語言模型進行分析推理、添加數據處理工具對原始數據進行清洗和特征提取等。而且，這種可視化的方式支持實時調試和版本管理，方便開發者在開發過程中及時發現問題并進行修改，同時也能對不同版本的模型進行有效的管理和對比。?

2.2 豐富的模型生態?

支持數百種 LLM 模型，涵蓋了 OpenAI（如 GPT 系列）、開源模型（如 Mistral、Llama 3）以及自托管解決方案。對于 AI 智能選股大模型來說，不同的模型可能在處理金融數據的能力和效果上有所差異。開發者可以根據實際需求，在 Dify 平臺上輕松切換不同的模型進行測試和比較。例如，先使用 GPT-4 模型進行初步的選股模型訓練，觀察其對市場趨勢預測和股票篩選的準確性，然后再切換到開源的 Llama 3 模型，對比兩者的性能和效果，選擇最適合的模型用于實際的智能選股應用。?

2.3 強大的提示工程工具?

Prompt IDE 為開發者提供了可視化編輯器，支持變量注入、條件分支等功能。在 AI 智能選股場景中，通過變量注入可以根據不同的市場情況、投資者風險偏好等因素，動態調整模型的輸入提示。例如，當市場處于牛市時，調整提示詞以更側重于篩選高成長潛力的股票；當市場處于熊市時，提示詞則更關注股票的抗風險能力和穩定性。同時，通過條件分支可以根據不同的輸入數據特征，選擇不同的提示策略，進一步優化模型的輸出結果。?

2.4 高效的 RAG 開發能力?

具備全鏈路 RAG 工具鏈，從文檔攝入到檢索一應俱全，支持多種文檔格式。在金融領域，存在大量的研究報告、財經新聞等文檔數據，這些數據對于 AI 智能選股大模型的訓練和決策具有重要價值。Dify 可以自動解析這些文檔并構建向量庫，利用智能檢索優化技術，如 BM25、語義檢索混合策略，自定義檢索邏輯，從海量的文檔數據中快速準確地檢索出與選股相關的信息，為模型提供更豐富的上下文信息，提高選股的準確性和可靠性。?

2.5 豐富的 Agent 工具庫?

Agent 智能體支持基于函數調用或 ReAct 框架開發，并提供 50 多種內置工具，如谷歌搜索、DALL?E、WolframAlpha 等。在 AI 智能選股過程中，這些工具可以發揮重要作用。例如，通過谷歌搜索工具實時獲取最新的財經新聞和行業動態，為模型提供及時的市場信息；利用 WolframAlpha 工具進行復雜的金融數據計算和分析，如計算股票的財務指標、估值模型等，輔助模型做出更準確的選股決策。

點擊鏈接入官網 https://www.huaweicloud.com/solution/implementations/building-a-dify-llm-application-development-platform.html

三、一鍵部署Dify-LLM應用

3.1 選擇“一鍵部署（云服務器單機部署） 點擊確認即可開始部署

3.2 進行下一步，創建資源棧

3.3 填寫配置信息

輸入填寫好你自己的密碼，然后點擊下一步

3.4 配置參數確認

3.5 服務器開始自動部署

生成您的訂單和費用明細，確認沒有問題之后就開始部署

3.6 環境安裝部署

正在按順序快速生成和部署

3.7 訪問登錄 Dify-LLM 應用

稍等片刻，華為云服務部署完畢，即可訪問Dify-LLM應用開發平臺

打開瀏覽器 輸入http://您自己的華為云服務器IP/install 即可打開Dify-LLM應用開發平臺的Web界面

輸入上面剛剛設置的賬號密碼，即可登錄進去

四、開始搭建AI選股大模型

4.1 首先創建一個工作流

4.2 在線安裝模型

在左側導航欄選擇“模型供應商”，選擇OpenAI-API-compatible模型進行添加安裝

五、調用華為云API模型接口

5.1 接入華為云的DeepSeek-V3-32K模型作為AI大模型

點擊“添加模型”，配置模型信息，參考如下配置：
模型類型： LLM
模型名稱：DeepSeek-R3
模型顯示名稱：DeepSeek-R3
API Key: 您自己剛創建的API Key
API endpoint URL：https://api.modelarts-maas.com/v1

5.2 大模型就配置完畢了
在模型列表中，可以看到我們成功添加DeepSeek-R3模型。

六、進行測試

與傳統的選股方法相比，華為云ModelArts大大提高了選股的效率和準確性！！！！！！讓我們可以更全面了解當下的行情狀況

七、華為云Flexus X實例性能體驗與運維監控

與傳統本地部署模式相比，該實例通過創新的虛擬化技術與資源池化管理，大幅降低資源冗余與浪費，顯著減少資源消耗。在同等業務規模下，Flexus X 的 CPU 與內存占用率明顯更低，系統運行效率得到質的提升，為企業節省成本的同時，還能提供更優質、高效的服務體驗。

應用效果與展望?

通過在華為云 ModelArts 上搭建 Dify-LLM 應用開發平臺構建的 AI 智能選股大模型，能夠對海量的金融數據進行快速分析和處理，綜合考慮市場趨勢、公司財務狀況、行業動態等多種因素，為投資者提供更具參考價值的選股建議。與傳統的選股方法相比，大大提高了選股的效率和準確性。?
展望未來，隨著 AI 技術和金融市場的不斷發展，可以進一步優化模型，如引入更多的市場數據和先進的算法，提升模型的預測能力；同時，結合華為云 ModelArts 的持續優化和 Dify 平臺的功能升級，不斷拓展 AI 智能選股大模型的應用場景，如為不同風險偏好的投資者提供個性化的投資組合建議，為金融機構提供更高效的資產管理解決方案等。通過持續的技術創新和應用拓展，AI 智能選股大模型有望在金融領域發揮更大的價值，為投資者和金融行業帶來更多的機遇和變革。