Time-MoE 项目使用说明

Time-MoE 项目使用说明

Time-MoE Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts Time-MoE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-MoE

1. 项目目录结构及介绍

Time-MoE 是一个基于混合专家架构的时间序列基础模型,其目录结构如下:

Time-MoE/
├── figures/               # 存储项目相关的图像文件
├── time_moe/              # 包含项目的主要代码
├── .gitignore             # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── LICENSE                # 项目使用的 Apache-2.0 许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
├── main.py                # 项目的主程序文件
├── requirements.txt       # 项目依赖的 Python 包列表
├── run_eval.py            # 用于评估模型的脚本
└── torch_dist_run.py      # 支持分布式训练的脚本
  • figures/:存储与项目相关的图像文件,如模型架构图、性能对比图等。
  • time_moe/:包含项目的主要代码,如数据集处理、模型定义、训练和预测等。
  • .gitignore:指定 Git 在版本控制时应该忽略的文件和目录,如本地设置文件、编译生成的文件等。
  • LICENSE:项目使用的 Apache-2.0 许可证文件,说明项目的开源协议。
  • README.md:项目说明文件,提供项目的概述、安装步骤、使用说明等。
  • main.py:项目的主程序文件,用于启动模型的训练过程。
  • requirements.txt:项目依赖的 Python 包列表,通过 pip 工具安装这些依赖。
  • run_eval.py:用于评估模型性能的脚本,可以运行预训练模型来评估其在不同数据集上的表现。
  • torch_dist_run.py:支持分布式训练的脚本,使得模型可以在多节点多 GPU 的环境下训练。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py,它是项目的主程序文件。这个文件负责初始化模型、加载数据集、设置训练参数以及启动训练过程。

以下是 main.py 的基本用法:

# 主程序入口
if __name__ == "__main__":
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # 添加参数
    parser.add_argument('-d', '--data_path', type=str, required=True, help='数据集路径')
    # 解析参数
    args = parser.parse_args()
    
    # 主函数,负责模型训练
    main(args)

在这里,argparse 库用于解析命令行参数,main 函数是训练过程的主要逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 requirements.txt,它列出了项目依赖的所有 Python 包。这些依赖可以通过 pip 工具安装。

以下是 requirements.txt 的内容示例:

torch
transformers==4.40.1
numpy
pandas

在安装项目依赖时,可以运行以下命令:

pip install -r requirements.txt

这将会安装所有列出的 Python 包,使得环境准备好运行 Time-MoE 项目。

Time-MoE Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts Time-MoE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/Time-MoE

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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