PaddleTS

基于飞桨的开源时序分析库提供全面深度学习模型

PaddleTS 时序建模深度学习 PaddlePaddle Python库 Github 开源项目

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。

文档

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

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HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

Paddle - 拥有先进技术和丰富功能的工业平台

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PaddlePaddle是中国首个自主研发并开源的深度学习平台，提供先进技术和多样功能，包括核心框架、模型库、开发工具和服务平台。该平台广泛应用于制造、农业、企业服务等行业，已服务超过1070万开发者和23.5万企业，生成86万个模型。PaddlePaddle支持超大规模训练、兼容第三方模型、提供高性能推理引擎，并拥有丰富的行业模型库和开源资源，推动AI商业化。

BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包

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BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包，支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程，实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口，便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型，支持多种计算设备，并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习

GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库，专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架，包括PyTorch和MXNet，提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景，如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。

TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库

GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。

GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目

tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。

PaddleNLP - 支持大语言模型开发与部署的开源套件

GithubPaddleNLP大模型开源项目推理训练飞桨

PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件，提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境，包括4D并行配置和高效精调策略，适应多种硬件平台，有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型，为大模型开发提供高效解决方案。

PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具

GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨

PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具，支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型，覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景，适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式，可在本地多种硬件上运行，为AI应用开发提供便捷的解决方案。

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