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Google timesfm 实战部署/本地部署详细记录

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lhw828/timesfm

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说明

  • Google 的 timesfm 已经发布很久了,翻了官方的说明文档,搜了很多资料,但是都是高手在尝鲜,很多只给了结果,具体怎么部署,没有一个可以直接用的。
  • 自己摸索了好几天,踩了很多坑,今天终于跑通了,就把过程记录一下。
  • 仅供新手参考,有砖轻拍。
  • 主要参考:https://qiita.com/syun88/items/9355dff0e68d806257b2
  • 修改点:
    • 修改注释为中文
    • 将程序从GPU切换到CPU,没有可用的显卡
    • 增加下载错误重试机制
    • 修改程序,保存结果到文件
  • 最开始为了方便,准备在Windows下跑,安装conda,各种折腾,最后和大部分人一样倒在 此处,随即切换到Ubuntu。
  • 再次声明,仅仅是做一个记录

程序说明

  • timesfm.py为来自syun88的原始demo,将注释改为中文,切换至CPU模式,将结果保存到文件。
  • timesfmhs.py在timesfm.py的基础上加入对比功能,默认是获取股票2020年1月1日至2024年1月1日的日线数据,向后预测256日,并将2024年1月1日到当前日期的实际数据和程序预测的数据叠加在同一个图上,进行回溯对比。

步骤

  • 1、部署环境
    • 安装conda wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

sh Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

  • 2、 配置conda 编辑~/.bashrc在.bashrc文件末尾添加:export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"
    • 修改后执行 source ~/.bashrc
  • 2、下载timesfm

wget https://github.com/google-research/timesfm/archive/refs/heads/master.zip

unzip timesfm-master.zip

mv timesfm-master timesfm

cd timesfm

  • 3、选择CPU分支 conda env create --file=environment_cpu.yml
  • 4、切换到tfm_env conda activate tfm_env
  • 5、安装依赖 pip install -e .
  • 6、安装yfinance conda install -c conda-forge yfinance
  • 7、获取huggingface Access Tokens 到 https://huggingface.co/settings/tokens 新建一个WRITE属性的Access Tokens 在代码中设置huggingface登录动作 login("从网站复制Tokens到此处") 设置好才能正常获取 google/timesfm-1.0-200m
  • 8、开始预测 python timesfm.py
  • 9、有可能用得上的
    • 退出conda环境:conda deactivate
    • 删除当前环境(tfm_env):conda env remove --name tfm_env
    • 使用官方脚本重建环境:conda env create --file=environment_cpu.yml
    • 激活新建的环境:conda activate tfm_env
    • 为新环境安装依赖:pip install -e .

特别提示

使用yfinance数据需要魔法,不会魔法的用户请注意,一定要全局代理,否则获取数据会失败导致程序无法执行。

看来要泼凉水了

在timesfmhs.py下做了一些测试,上几个图,仅供参考。

  • 上证指数: 000001.ss_comparison.png
  • 个股 603027 603027.ss_comparison.png
  • 个股 300601 300601.sz_comparison.png
  • 由于目前是依据syun88的代码做的测试,timesfm的各项参数均未做深入研究和调整,测试结果如果在意料之外或者程序有不妥支持,请各位大佬不吝赐教,欢迎提出修改意见和思路。

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