moirai-1.0-R-large

moirai-1.0-R-large

基于Transformer的通用多变量时序预测模型

Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型,通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计,支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署,拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。

机器学习GithubMoiraiHuggingface深度学习开源项目模型时间序列预测大规模预训练

项目概述

Moirai-1.0-R-large是一个大型时间序列预测模型,它基于掩码编码器的通用时间序列预测Transformer架构。该模型在LOTSA数据集上进行了预训练,是一个强大的时间序列基础模型。

模型特点

  • 采用了创新的Transformer架构设计
  • 支持多变量时间序列预测
  • 能够处理动态协变量
  • 使用patch嵌入方式处理时间序列数据
  • 输出混合分布参数进行预测

技术架构

该模型的架构主要包含以下几个关键部分:

  • 时间序列数据分patch处理,每64个数据点作为一个patch
  • 包含序列ID和变量ID的嵌入层
  • Transformer编码器结构
  • 预测层将输出映射为混合分布参数

使用方法

该项目提供了完整的使用流程:

  1. 首先需要安装uni2ts库
  2. 创建虚拟环境并从源代码构建
  3. 通过简单的Python代码即可使用预训练模型进行预测
  4. 支持灵活配置预测长度、上下文长度、patch大小等参数

模型系列

Moirai模型系列包括三个版本:

  • Small版本:1400万参数
  • Base版本:9100万参数
  • Large版本:3.11亿参数 用户可以根据实际需求选择合适的模型规模。

应用场景

该模型适用于多种时间序列预测场景:

  • 金融市场预测
  • 销售预测
  • 需求预测
  • 天气预测
  • 传感器数据预测等

开源许可

项目采用cc-by-nc-4.0许可证,允许非商业性使用。如在研究中使用该项目,需要按照指定格式进行引用。

技术优势

  • 预训练模型可以直接使用,无需重新训练
  • 支持批处理预测,提高效率
  • 提供可视化工具便于结果分析
  • 架构设计灵活,可适应不同预测任务
  • 具有良好的扩展性和通用性

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