Chronos-T5 (Tiny)：安装与使用教程

最新推荐文章于 2025-04-23 20:15:00 发布

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Chronos-T5 (Tiny)：安装与使用教程

chronos-t5-tiny 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/autogluon/chronos-t5-tiny

在时间序列预测领域，Chronos-T5 (Tiny) 模型以其高效性和准确性受到广泛关注。本教程将为您详细介绍如何安装和使用 Chronos-T5 (Tiny) 模型，帮助您轻松上手并应用于实际项目。

安装前准备

系统和硬件要求

在安装 Chronos-T5 (Tiny) 之前，请确保您的系统满足以下要求：

操作系统：Linux、macOS 或 Windows
Python 版本：3.7及以上
硬件：推荐使用支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 以加速计算

必备软件和依赖项

确保已安装以下软件和依赖项：

pip：Python 包管理工具
torch：PyTorch 深度学习框架

安装步骤

下载模型资源

Chronos-T5 (Tiny) 模型可以通过 Huggingface 的仓库获取。首先，您需要安装 Chronos 的伴侣库，用于模型的加载和预测。

在命令行中运行以下命令：

pip install git+https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting.git

安装过程详解

上述命令将自动从 GitHub 仓库下载并安装 Chronos-forecasting 库，包含 Chronos-T5 (Tiny) 模型的相关代码和依赖项。

常见问题及解决

如果在安装过程中遇到问题，请检查以下几点：

确保网络连接正常，以便顺利下载依赖项
确认 Python 和 pip 版本是否符合要求
查看错误信息，根据提示进行问题定位和解决

基本使用方法

加载模型

使用以下代码加载 Chronos-T5 (Tiny) 模型：

from chronos import ChronosPipeline

pipeline = ChronosPipeline.from_pretrained(
    "amazon/chronos-t5-tiny",
    device_map="cuda",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)

简单示例演示

以下是一个使用 Chronos-T5 (Tiny) 模型进行时间序列预测的简单示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/AileenNielsen/TimeSeriesAnalysisWithPython/master/data/AirPassengers.csv")

# 将数据转换为张量
context = torch.tensor(df["#Passengers"])

# 设置预测长度
prediction_length = 12

# 进行预测
forecast = pipeline.predict(context, prediction_length)

# 可视化预测结果
forecast_index = range(len(df), len(df) + prediction_length)
low, median, high = np.quantile(forecast[0].numpy(), [0.1, 0.5, 0.9], axis=0)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(df["#Passengers"], color="royalblue", label="historical data")
plt.plot(forecast_index, median, color="tomato", label="median forecast")
plt.fill_between(forecast_index, low, high, color="tomato", alpha=0.3, label="80% prediction interval")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()