OpenLTM

OpenLTM（开源大型时间序列模型）是一个旨在探讨大型时间序列模型设计哲学的开源代码库。它为开发和评估大型时间序列模型提供了一条简洁的流程，覆盖了三个主要应用场景：有监督训练、大规模预训练和模型适应。

OpenLTM的主要特性

• 模型类型：OpenLTM 包含多个基于Transformer等基础骨干网的可扩展深度模型可以应用于各种时间序列数据和多样化的下游任务。
• 数据集支持：提供了用于大规模预训练的UTSD数据集和ERA5数据集，以及用于有监督训练的知名数据集TSLib。
• 实验脚本：包含预训练、适应和监督训练等实验的脚本，便于用户进行快速实验和验证。

使用场景

1. 监督训练：利用现有的标注数据进行模型训练。
2. 大规模预训练：在海量时间序列数据上进行模型的预训练，为后续的特定任务提供强大的模型基础。
3. 模型适应：根据具体任务的需求进行模型的微调和迁移学习，包括全样本微调、少样本微调和零样本泛化等。
4. 任务特定基准：为了更好地评估模型性能，OpenLTM支持多种特定的基准任务和数据集。

OpenLTM的目标是提供灵活性与可扩展性，使研究人员和开发者能够高效地构建和应用大型时间序列模型在各自的研究或实际应用中。