前言

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术在金融领域的应用愈发广泛，其中 AI 智能选股大模型备受关注。为了构建高效且精准的 AI 智能选股大模型，选择合适的开发平台和工具至关重要。华为云 ModelArts 作为一款面向 AI 开发者的一站式开发平台，具备强大的功能和优势，而 Dify-LLM 应用开发平台则为开发人员提供了便捷的大语言模型应用开发环境。本文将详细介绍如何利用华为云 ModelArts 搭建 Dify-LLM 应用开发平台，以实现 AI 智能选股大模型的构建。

一、华为云 ModelArts 平台介绍

1.1 一站式开发平台​

华为云 ModelArts 提供了从数据处理、算法开发、模型训练到模型部署的全流程一站式服务。这意味着开发者无需在多个不同的平台或工具之间切换，即可完成整个 AI 项目的开发周期，大大提高了开发效率。在数据处理阶段，ModelArts 提供海量数据预处理及半自动化标注功能，能够快速对大量的金融数据进行清洗、标注，为后续的模型训练提供高质量的数据基础。在算法开发方面，它支持 TensorFlow、PyTorch、MindSpore 等主流开源 AI 开发框架，也允许开发者使用自研的算法框架，充分满足不同开发者的使用习惯和技术需求。​

1.2 强大的算力支持​

底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据项目的需求灵活选择合适的算力，无需担心底层技术的复杂性。无论是小型的测试项目，还是大规模的 AI 智能选股模型训练，都能找到匹配的算力资源。在训练 AI 智能选股大模型时，往往需要处理海量的金融数据和复杂的算法运算，ModelArts 提供的强大算力能够加速模型的训练过程，缩短训练时间，使开发者能够更快地验证模型的效果并进行优化。​

1.3 多场景应用支持​

支持云端 / 边端部署等多种生产环境，以及在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署，适用于金融、医疗、自动驾驶等多个领域。在金融领域的 AI 智能选股场景中，ModelArts 可以根据实际业务需求，灵活选择部署方式。如果需要实时为投资者提供选股建议，在线推理部署方式能够快速响应用户请求，根据模型计算结果给出及时的投资建议；而对于一些需要定期对大量股票数据进行分析筛选的场景，批量推理则更为合适，能够高效地处理大规模数据。

二、Dify-LLM 应用开发平台概述

2.1 可视化工作流​

Dify 的 “画布工作流” 让 AI 逻辑设计变得直观易懂。开发者通过可视化界面，像搭积木一样拖拽节点，如模型调用、工具集成、数据处理等，就能轻松搭建复杂的 AI 流程。在构建 AI 智能选股大模型时，可以通过拖拽节点设置数据输入来源（如金融数据接口）、选择合适的大语言模型进行分析推理、添加数据处理工具对原始数据进行清洗和特征提取等。而且，这种可视化的方式支持实时调试和版本管理，方便开发者在开发过程中及时发现问题并进行修改，同时也能对不同版本的模型进行有效的管理和对比。​

2.2 丰富的模型生态​

支持数百种 LLM 模型，涵盖了 OpenAI（如 GPT 系列）、开源模型（如 Mistral、Llama 3）以及自托管解决方案。对于 AI 智能选股大模型来说，不同的模型可能在处理金融数据的能力和效果上有所差异。开发者可以根据实际需求，在 Dify 平台上轻松切换不同的模型进行测试和比较。例如，先使用 GPT-4 模型进行初步的选股模型训练，观察其对市场趋势预测和股票筛选的准确性，然后再切换到开源的 Llama 3 模型，对比两者的性能和效果，选择最适合的模型用于实际的智能选股应用。​

2.3 强大的提示工程工具​

Prompt IDE 为开发者提供了可视化编辑器，支持变量注入、条件分支等功能。在 AI 智能选股场景中，通过变量注入可以根据不同的市场情况、投资者风险偏好等因素，动态调整模型的输入提示。例如，当市场处于牛市时，调整提示词以更侧重于筛选高成长潜力的股票；当市场处于熊市时，提示词则更关注股票的抗风险能力和稳定性。同时，通过条件分支可以根据不同的输入数据特征，选择不同的提示策略，进一步优化模型的输出结果。​

2.4 高效的 RAG 开发能力​

具备全链路 RAG 工具链，从文档摄入到检索一应俱全，支持多种文档格式。在金融领域，存在大量的研究报告、财经新闻等文档数据，这些数据对于 AI 智能选股大模型的训练和决策具有重要价值。Dify 可以自动解析这些文档并构建向量库，利用智能检索优化技术，如 BM25、语义检索混合策略，自定义检索逻辑，从海量的文档数据中快速准确地检索出与选股相关的信息，为模型提供更丰富的上下文信息，提高选股的准确性和可靠性。​

2.5 丰富的 Agent 工具库​

Agent 智能体支持基于函数调用或 ReAct 框架开发，并提供 50 多种内置工具，如谷歌搜索、DALL・E、WolframAlpha 等。在 AI 智能选股过程中，这些工具可以发挥重要作用。例如，通过谷歌搜索工具实时获取最新的财经新闻和行业动态，为模型提供及时的市场信息；利用 WolframAlpha 工具进行复杂的金融数据计算和分析，如计算股票的财务指标、估值模型等，辅助模型做出更准确的选股决策。

点击链接入官网 https://www.huaweicloud.com/solution/implementations/building-a-dify-llm-application-development-platform.html

三、一键部署Dify-LLM应用

3.1 选择“一键部署（云服务器单机部署） 点击确认即可开始部署

3.2 进行下一步，创建资源栈

3.3 填写配置信息

输入填写好你自己的密码，然后点击下一步

3.4 配置参数确认

3.5 服务器开始自动部署

生成您的订单和费用明细，确认没有问题之后就开始部署

3.6 环境安装部署

正在按顺序快速生成和部署

3.7 访问登录 Dify-LLM 应用

稍等片刻，华为云服务部署完毕，即可访问Dify-LLM应用开发平台

打开浏览器 输入http://您自己的华为云服务器IP/install 即可打开Dify-LLM应用开发平台的Web界面

输入上面刚刚设置的账号密码，即可登录进去

四、开始搭建AI选股大模型

4.1 首先创建一个工作流

4.2 在线安装模型

在左侧导航栏选择“模型供应商”，选择OpenAI-API-compatible模型进行添加安装

五、调用华为云API模型接口

5.1 接入华为云的DeepSeek-V3-32K模型作为AI大模型

点击“添加模型”，配置模型信息，参考如下配置：
模型类型： LLM
模型名称：DeepSeek-R3
模型显示名称：DeepSeek-R3
API Key: 您自己刚创建的API Key
API endpoint URL：https://api.modelarts-maas.com/v1

5.2 大模型就配置完毕了
在模型列表中，可以看到我们成功添加DeepSeek-R3模型。

六、进行测试

与传统的选股方法相比，华为云ModelArts大大提高了选股的效率和准确性！！！！！！让我们可以更全面了解当下的行情状况

七、华为云Flexus X实例性能体验与运维监控

与传统本地部署模式相比，该实例通过创新的虚拟化技术与资源池化管理，大幅降低资源冗余与浪费，显著减少资源消耗。在同等业务规模下，Flexus X 的 CPU 与内存占用率明显更低，系统运行效率得到质的提升，为企业节省成本的同时，还能提供更优质、高效的服务体验。

应用效果与展望​

通过在华为云 ModelArts 上搭建 Dify-LLM 应用开发平台构建的 AI 智能选股大模型，能够对海量的金融数据进行快速分析和处理，综合考虑市场趋势、公司财务状况、行业动态等多种因素，为投资者提供更具参考价值的选股建议。与传统的选股方法相比，大大提高了选股的效率和准确性。​
展望未来，随着 AI 技术和金融市场的不断发展，可以进一步优化模型，如引入更多的市场数据和先进的算法，提升模型的预测能力；同时，结合华为云 ModelArts 的持续优化和 Dify 平台的功能升级，不断拓展 AI 智能选股大模型的应用场景，如为不同风险偏好的投资者提供个性化的投资组合建议，为金融机构提供更高效的资产管理解决方案等。通过持续的技术创新和应用拓展，AI 智能选股大模型有望在金融领域发挥更大的价值，为投资者和金融行业带来更多的机遇和变革。