今週、グラボの価格とか色々調べた結果
高級グラボに換装したところで母艦デスクトップの負荷が100%になるのも困るし
手元で本格的にレースデータのトレーニングさせるのはやめることにした。ビットコ相場のせいかグラボ高いしね。
しかし物体検出もやりたいしエッジ開発と学習済みモデルの検証&予想出力用に取りあえず
jetson xavier agxを1台だけ調達予定。どこみても在庫ないけど・・・
機械学習のトレーニングそのものは
Google Colab Proを使うことにする。
24時間制限あるけど、GPUが結構たかもんだし
Pythonパッケージ一覧みるとpsycopg2も入ってるし
恐らくルータに穴あけてやれば外部DB接続できると思うので
@DB接続し、学習履歴テーブルから前回保存したモデルデータファイル名を取得
AGoogleDriveからモデルデータというかclassificationのシリアラズされたデータが有ればロード
B学習履歴テーブルから前回処理した対象レース日と処理済み最終レースCDを取得CB以降のレースで学習データ取得
Dfit
Epickleで学習済みモデルデータをGoogleDriveへ保存
FDBの学習履歴テーブルに対象レース日とモデルデータファイル名と処理済みレースCDを保存
G起動から23時間くらいで取りあえずループ抜けて終了
H学習済みモデルデータをダウンロードしてjetson xavier agxで直近2年分くらいのデータで検証と購入シミュレーション集計
という感じの処理でいいような気がする。
Dのfit所はレース毎にやんのか複数まとめてやんのか良くわからんけど。
といいつつ
暫くは母艦で簡易トレーニングをあれこれやってみるだけなんだけど。