uni2ts

时间序列预测Transformer模型的统一训练框架

Uni2TS 时间序列预测 Transformer 预训练模型 PyTorch Github 开源项目

Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案，支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能，并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展，适用于研究和实际应用场景。

Github

Huggingface

介绍相关项目

tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包

GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取

tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。

unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练

Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练

Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态，专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto，并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外，项目已发布关键技术如E5、BEiT-3，涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域，为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。

Transformers4Rec - 灵活高效的PyTorch兼容序列与会话推荐库

GithubHugging Face TransformersNLPPyTorchRecSysTransformers4Rec开源项目

Transformers4Rec是一个结合Hugging Face Transformers框架的高效库，专注于自然语言处理和推荐系统的结合。通过支持多种输入特征和模块化设计，它提供了与PyTorch兼容的高灵活性架构。集成NVTabular和Triton Inference Server，实现了全GPU加速的管道，优化了序列和会话推荐效果。其在业内竞赛中的优异表现展示了其在会话推荐任务中的高准确性。

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。

uniem - 中文通用文本嵌入模型，支持多种微调与评测方案

GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目

项目旨在创建中文通用文本嵌入模型，提供训练、微调和评测代码，并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括：FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers，使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测，覆盖多个数据集和模型，结果已发布。

sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架

GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型

sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架，用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型，支持自定义训练，适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。

Multi-Task-Transformer - 场景理解多任务变压器模型 TaskPrompter和InvPT

GithubTransformer场景理解多任务学习开源项目深度学习计算机视觉

Multi-Task-Transformer项目提供两种场景理解多任务变压器模型:TaskPrompter和InvPT。TaskPrompter利用空间-通道多任务提示进行密集场景理解,InvPT采用倒金字塔架构。这些模型在单目深度估计和3D目标检测等任务中表现出色,并在ICLR2023和ECCV2022会议上发表。项目开源代码和预训练模型,支持多种计算机视觉应用。

happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型

GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测

Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型，主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。

simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码

GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理

这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构，结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示，该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小，为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置，包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验，有助于深入理解分层Transformer的性能特点。

ByteTransformer - 为BERT类Transformer优化的高性能推理库

BERTByteTransformerGithubNVIDIA GPUTransformer开源项目高性能

ByteTransformer是一个为BERT类Transformer优化的高性能推理库，支持Python和C++ API，兼容固定长度和可变长度Transformer。通过对BERT例程中的QKV编码、软最大值、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力机制进行优化，ByteTransformer为字节跳动的内部推理系统提升了性能。基准测试结果显示，相较于PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer和DeepSpeed，ByteTransformer在A100 GPU上的推理速度更快。

相关项目

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