uni2ts
Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers
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최종 버전 다운로드 (.zip)- bug_report.md
- config.yml
- feature_request.md
- lint.yml
- pypi_publish.yml
- pypi_publish_manual.yml
- test.yml
- testpypi_publish.yml
- etth1_test.yaml
- etth1_val.yaml
- gluonts_test.yaml
- gluonts_val.yaml
- lsf_test.yaml
- lsf_val.yaml
- monash.yaml
- moirai_1.0_R_base.yaml
- moirai_1.0_R_large.yaml
- moirai_1.0_R_small.yaml
- moirai_1.1_R_base.yaml
- moirai_1.1_R_large.yaml
- moirai_1.1_R_small.yaml
- moirai_lightning_ckpt.yaml
- moirai_moe_1.0_R_base.yaml
- moirai_moe_1.0_R_small.yaml
- default.yaml
- etth1.yaml
- etth2.yaml
- ettm1.yaml
- ettm2.yaml
- moirai_1.0_R_base.yaml
- moirai_1.0_R_large.yaml
- moirai_1.0_R_small.yaml
- moirai_1.1_R_base.yaml
- moirai_1.1_R_large.yaml
- moirai_1.1_R_small.yaml
- etth1.yaml
- etth2.yaml
- ettm1.yaml
- ettm2.yaml
- default.yaml
- buildings_900k.yaml
- buildings_bench.yaml
- cloudops_tsf.yaml
- cmip6.yaml
- era5.yaml
- gluonts.yaml
- largest.yaml
- lib_city.yaml
- lotsa_v1_unweighted.yaml
- lotsa_v1_weighted.yaml
- others.yaml
- proenfo.yaml
- subseasonal.yaml
- moirai_base.yaml
- moirai_large.yaml
- moirai_small.yaml
- default.yaml
- __init__.py
- eval.py
- train.py
- extra_feature.png
- pred_def.png
- rolling_eval.png
- lotsa_v1_weighting.ipynb
- moirai_forecast.ipynb
- moirai_forecast_pandas.ipynb
- prepare_data.ipynb
- monash_chronos_base.sh
- monash_chronos_mini.sh
- monash_chronos_small.sh
- monash_chronos_tiny.sh
- pf_chronos_base.sh
- pf_chronos_mini.sh
- pf_chronos_small.sh
- pf_chronos_tiny.sh
- lsf_timesfm.sh
- monash_timesfm.sh
- lsf_visionts.sh
- monash_visionts.sh
- pf_visionts.sh
- README.md
- run_chronos.py
- run_timesfm.py
- run_visionts.py
- lsf_base.sh
- lsf_large.sh
- lsf_small.sh
- monash_base.sh
- monash_large.sh
- monash_small.sh
- pf_base.sh
- pf_large.sh
- pf_small.sh
- etth1.sh
- etth2.sh
- ettm1.sh
- ettm2.sh
- etth1.sh
- etth2.sh
- ettm1.sh
- ettm2.sh
- build_lsf_ft_datasets.sh
- README.md
- README.md
- config.py
- mcp_client.py
- mcp_server.py
- metrics_gather.py
- tsf_agent.py
- utils.py
- Dockerfile
- requirements.txt
- server.py
- start_background.sh
- test_api.py
- hosts.json
- port.sh
- python_service.py
- tsf_models.py
- tsf_services.py
- utils.py
- formatting.py
- image.py
- import_utils.py
- misc.py
- ts_gen.py
- gen_image.py
- README.md
- requirements.txt
- run.sh
- run_tools.sh
- dataset_properties.json
- agent.py
- eval.py
- gift_eval.py
- README.md
- requirements.txt
- tsf_models.py
- README.md
- framework.png
- in-dist.png
- zero-shot.png
- README.md
- config.yaml
- moirai_1.1_R_base.yaml
- VN1.yaml
- VN1_val.yaml
- forecast.py
- main.py
- Makefile
- prepare_data.py
- README.md
- __init__.py
- HuggingFaceCheckpoint.py
- __init__.py
- core.py
- env.py
- hydra_util.py
- sampler.py
- torch_util.py
- typing.py
- __init__.py
- __main__.py
- _base.py
- buildings_bench.py
- cloudops_tsf.py
- cmip6.py
- era5.py
- gluonts.py
- largest.py
- lib_city.py
- others.py
- proenfo.py
- README.md
- subseasonal.py
- __init__.py
- _base.py
- simple.py
- __init__.py
- _base.py
- hf_dataset_indexer.py
- __init__.py
- dataset.py
- loader.py
- __init__.py
- _base.py
- laplace.py
- log_normal.py
- mixture.py
- negative_binomial.py
- normal.py
- pareto.py
- student_t.py
- __init__.py
- _hf_dataset.py
- _lsf_dataset.py
- _pf_dataset.py
- data.py
- evaluation.py
- metrics.py
- plot.py
- __init__.py
- _base.py
- distribution.py
- normalized.py
- percentage_error.py
- point.py
- quantile.py
- __init__.py
- __init__.py
- finetune.py
- forecast.py
- module.py
- pretrain.py
- __init__.py
- forecast.py
- module.py
- __init__.py
- forecast.py
- module.py
- __init__.py
- __init__.py
- additive.py
- attn_bias.py
- attn_projection.py
- __init__.py
- attention.py
- ffn.py
- norm.py
- packed_scaler.py
- transformer.py
- ts_embed.py
- __init__.py
- lr_scheduler.py
- __init__.py
- _base.py
- _mixin.py
- crop.py
- feature.py
- field.py
- imputation.py
- pad.py
- patch.py
- resample.py
- reshape.py
- task.py
- __about__.py
- __init__.py
- __init__.py
- test_sampler.py
- test_torch_util.py
- __init__.py
- test_base.py
- test_simple.py
- __init__.py
- test_dataset.py
- test_indexer.py
- test_loader.py
- __init__.py
- test_base.py
- test_mixture.py
- test_negative_binomial.py
- test_student_t.py
- __init__.py
- fixture.py
- __init__.py
- test_packed_loss.py
- __init__.py
- test_moirai.py
- __init__.py
- test_additive.py
- test_attn_bias.py
- test_attn_projection.py
- __init__.py
- test_attention.py
- test_ffn.py
- test_norm.py
- test_packed_scaler.py
- test_transformer.py
- test_ts_embed.py
- __init__.py
- test_crop.py
- test_feature.py
- test_imputation.py
- test_pad.py
- test_patch.py
- test_resample.py
- test_reshape.py
- test_task.py
- __init__.py
- conftest.py
- test_fixture.py
- .gitignore
- .pre-commit-config.yaml
- AI_ETHICS.md
- CITATION.cff
- CODE_OF_CONDUCT.md
- CODEOWNERS
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE.txt
- pyproject.toml
- README.md
- SECURITY.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/SalesforceAIResearch/uni2ts
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd uni2ts
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install uni2ts
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f project/moirai-agent/ctx_forecast/src/tools/python_sandbox/Dockerfile -t uni2ts .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 uni2ts
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install -e '.[notebook]'
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install uni2ts
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
python -m uni2ts.data.builder.simple ETTh1 dataset/ETT-small/ETTh1.csv --dataset_type wide
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
python -m uni2ts.data.builder.simple ETTh1 dataset/ETT-small/ETTh1.csv --date_offset '2017-10-23 23:00:00'
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
python -m uni2ts.data.builder.simple ETTh1 dataset/ETT-small/ETTh1.csv --date_offset '2017-10-23 23:00:00' --normalize
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
5. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
cd project/vn1_competition
이 프로젝트의 관련 파일이 하위 폴더 안에 있어서, 먼저 그 폴더로 이동합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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