flow-forecast

开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成

Flow Forecast 深度学习时间序列预测 transformer 开源 Github 开源项目

Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。

文档

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理

FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度

Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。

oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架

CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架

OneFlow是一款深度学习框架，提供类似PyTorch的API，支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布，兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装，并利用丰富的文档和模型库快速上手，适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。

neuralforecast - 先进的神经网络时间序列预测模型库

GithubNeuralForecast开源项目时间序列机器学习深度学习预测模型

NeuralForecast 提供 30 多种先进的神经网络模型，提升时间序列预测的准确性和效率。支持外生变量和静态协变量，并具备自动超参数优化和可解释性方法。通过 sklearn 语法 `.fit` 和 `.predict` 实现快速训练和预测，包含 NBEATSx 和 NHITS 等最新实现，并与 Ray 和 Optuna 集成，适用于多种应用场景。

AI-Flow - 开源平台实现多AI模型无缝连接和集成

AI-FlowAI工具API集成人工智能模型无代码开发自定义AI工具

AI-Flow是一个开源平台，专注于简化多个AI模型的连接和集成。通过直观的拖放界面，用户可以快速创建自定义AI工具，无需编码。平台支持GPT-4、Claude和Stable Diffusion等多种AI模型，可在应用内运行工作流或集成到其他项目中。AI-Flow还提供API构建功能，实现AI工作流的自动化和灵活集成，为用户提供创新的AI解决方案。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架

BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署

BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构，并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程，支持Dataflow和BigQuery，适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器，帮助快速搭建工程环境。

timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型

GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习

TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。

neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架

GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建

NeuralProphet是一个基于PyTorch的开源框架，将神经网络与传统时间序列算法结合，专为时间序列预测而设计。它提供简便的代码接口，支持模型定制、趋势检测、季节性分析和事件影响评估，适合高频次和长期数据。项目仍在beta阶段，欢迎社区贡献。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

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