Yinglong 300m

🚀 應龍（YingLong）

應龍（YingLong）模型是一款用於時間序列預測的基礎模型，預訓練於78B時間點，能為時間序列預測任務提供強大支持。更多詳細信息可查看論文和GitHub倉庫。

🚀 快速開始

安裝依賴

pip install xformers transformers
pip install flash-attn --no-build-isolation
git clone https://github.com/Dao-AILab/flash-attention && cd flash-attention
cd csrc/rotary && pip install .
cd ../layer_norm && pip install .

⚠️ 重要提示

Flash Attention並非必需。若使用V100或其他不支持Flash Attention的GPU，只需在model.py文件中將FlashAttention2Available = RequirementCache("flash-attn>=2.0.0.post1")修改為FlashAttention2Available = False，模型即可運行。

代碼示例

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 加載預訓練模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('qcw2333/YingLong_300m', trust_remote_code=True,torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()

# 準備輸入
batch_size, lookback_length = 1, 2880
seqs = torch.randn(batch_size, lookback_length).bfloat16().cuda()

# 生成預測
prediction_length = 96
output = model.generate(seqs, future_token=prediction_length)

print(output.shape)

此外，還提供了一個Notebook示例。長期預測任務和gift-eval任務的示例代碼可在此處找到。

📄 許可證

本模型採用CC BY 4.0許可證。

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• 王雪（xue.w@alibaba-inc.com）
• 周天（tian.zt@alibaba-inc.com）