timesfm
TimesFM (Time Series Foundation Model)은 시계열 예측을 위해 Google Research에서 개발한 사전 학습된 시계열 파운데이션 모델입니다.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- main.yml
- manual_publish.yml
- __init__.py
- dense.py
- normalization.py
- transformer.py
- util.py
- timesfm_2p5_base.py
- timesfm_2p5_flax.py
- timesfm_2p5_torch.py
- __init__.py
- dense.py
- normalization.py
- transformer.py
- util.py
- xreg_lib.py
- __init__.py
- configs.py
- __init__.py
- test_base_utils.py
- test_configs.py
- test_force_flip_invariance.py
- test_model_loading.py
- test_torch_layers.py
- test_torch_utils.py
- anomaly_detection.json
- anomaly_detection.png
- detect_anomalies.py
- covariates_data.png
- covariates_metadata.json
- sales_with_covariates.csv
- demo_covariates.py
- finetune_lora.py
- README.md
- animation_data.json
- forecast_animation.gif
- forecast_output.csv
- forecast_output.json
- forecast_visualization.png
- interactive_forecast.html
- generate_animation_data.py
- generate_gif.py
- generate_html.py
- README.md
- run_example.sh
- run_forecast.py
- temperature_anomaly.csv
- visualize_forecast.py
- api_reference.md
- data_preparation.md
- system_requirements.md
- check_system.py
- forecast_csv.py
- SKILL.md
- contributing.md
- __init__.py
- timegpt_pipeline.py
- README.md
- run_timegpt.py
- run_timesfm.py
- tfm_extended_new.png
- tfm_results.png
- utils.py
- README.md
- run_eval.py
- tfm_long_horizon.png
- covariates.ipynb
- finetuning.ipynb
- finetuning_torch.ipynb
- finetune.py
- finetune.sh
- README.md
- usage.ipynb
- __init__.py
- dora_layers.py
- lora_layers.py
- utils.py
- __init__.py
- finetuning_example.py
- finetuning_torch.py
- __init__.py
- data_loader.py
- patched_decoder.py
- pytorch_patched_decoder.py
- time_features.py
- timesfm_base.py
- timesfm_jax.py
- timesfm_torch.py
- xreg_lib.py
- test_data_loader.py
- test_timesfm.py
- LICENSE
- poetry.lock
- pyproject.toml
- README.md
- TROUBLESHOOTING.md
- .gitattributes
- .gitignore
- AGENTS.md
- LICENSE
- pyproject.toml
- README.md
- requirements.txt
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/google-research/timesfm
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd timesfm
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install timesfm[torch]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install timesfm[flax]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install timesfm[xreg]
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. Python
쉬움사전 준비물
pip install timesfm[torch]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install timesfm[flax]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install timesfm[xreg]
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
uv pip install -e .[torch]
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
uv pip install -e .[flax]
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
Was this content helpful?
(0 ratings)