docs(signal-v2): amend Phase 0 — Chronos-2 + Qwen3 14B Q4 채택 (11 보정)
모델 결정 보정:
- 시점 예측: LSTM → Chronos-2 (Amazon, 120M, zero-shot quantile 분포)
- 2차 검증: Claude Haiku 4.5 (API) → Qwen3 14B Q4 (Ollama on web-ai)
영향:
- VRAM: ~9.3GB / 16GB (Chronos-2 1GB + Qwen3 8.3GB, 여유 6GB)
- LLM 비용: 월 ~₩45,000 (오류 추정) → 실제 0 (로컬 Ollama)
- 응답 시간: 5초 → ~13초 (분봉 흐름 OK)
- Phase 3 -1주 (LSTM 학습 인프라 제거), Phase 5 +0주
- 야간 재학습 cron 폐기 (Chronos-2 zero-shot)
Backlog 추가:
- Qwen3 14B 개발자 보조 endpoint (전략 해석 / 코드 자동화)
- Claude API 폴백 (web-ai 장애 시)
- Kimi K2.6 API 옵션 (저비용 외부 대안)
위험 매트릭스:
- Qwen3 한국어 메시지 품질 — Phase 5 A/B 테스트 1주 (vs Claude Haiku)
- VRAM 동거 swap 위험 — 8B 다운그레이드 fallback
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
gahusb
309bedadeb