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

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论文

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：

首先需要安装uni2ts库
创建虚拟环境并从源代码构建
通过简单的Python代码即可使用预训练模型进行预测
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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