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任务类型：时间序列预测
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• 时序数据

Chronos-T5（大模型版）

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Chronos是基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型家族。通过量化和缩放将时间序列转化为token序列，语言模型使用交叉熵损失进行训练。训练完成后，通过给定历史上下文采样多条未来轨迹获得概率预测。Chronos模型已在海量公开时间序列数据及高斯过程生成的合成数据上进行训练。

关于模型细节、训练数据与流程、实验结果，请参阅论文《Chronos：时间序列的语言学习》。

图1：Chronos核心流程示意图。（左）输入时间序列经缩放量化转为token序列。（中）token输入语言模型（编码器-解码器或纯解码架构），通过交叉熵损失训练。（右）推理时自回归采样token并映射回数值，通过多轨迹采样获得预测分布。

模型架构

本仓库模型基于T5架构，核心差异在于词汇量：Chronos-T5采用4096个token（原版T5为32128个），参数量更少。

使用指南

通过以下命令安装配套代码库进行推理：

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

基础推理示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from chronos import ChronosPipeline

# 初始化管道
pipeline = ChronosPipeline.from_pretrained(
  "amazon/chronos-t5-large",
  device_map="cuda",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
)

# 加载航空乘客数据集
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/AileenNielsen/TimeSeriesAnalysisWithPython/master/data/AirPassengers.csv")

# 输入支持1D张量、1D张量列表或左填充的2D批处理张量
context = torch.tensor(df["#Passengers"])
prediction_length = 12
forecast = pipeline.predict(context, prediction_length)  # 输出维度 [序列数, 样本数, 预测长度]

# 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="历史数据")
plt.plot(forecast_index, median, color="tomato", label="预测中值")
plt.fill_between(forecast_index, low, high, color="tomato", alpha=0.3, label="80%预测区间")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

引用文献

若Chronos模型对您的研究有帮助，请引用论文：

@article{ansari2024chronos,
    title={Chronos: Learning the Language of Time Series},
    author={Ansari, Abdul Fatir and Stella, Lorenzo and Turkmen, Caner and Zhang, Xiyuan, and Mercado, Pedro and Shen, Huibin and Shchur, Oleksandr and Rangapuram, Syama Syndar and Pineda Arango, Sebastian and Kapoor, Shubham and Zschiegner, Jasper and Maddix, Danielle C. and Mahoney, Michael W. and Torkkola, Kari and Gordon Wilson, Andrew and Bohlke-Schneider, Michael and Wang, Yuyang},
    journal={Transactions on Machine Learning Research},
    issn={2835-8856},
    year={2024},
    url={https://openreview.net/forum?id=gerNCVqqtR}
}

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