TEMPO

用提示词调教时间序列预测,跨领域泛化更强

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 20 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 143
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,MIT许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

TEMPO 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队DC-research
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,MIT许可证,完全免费,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型forecasting,forecasting-models,forecasting-time-series,foundation-models,gpt,pretrained-language-model,pretrained-models,time-series,time-series-analysis,transformer,transformers,transformers-models
GitHub 星标★ 143
上线时间2024-04-01 00:00:00
代码更新2025-02-23
仓库体积1.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

TEMPO 是一个基于提示词(prompt)的生成式预训练Transformer模型,专为时间序列预测任务设计,是ICLR 2024的官方开源实现。它针对传统时间序列模型难以适应不同领域和分布变化的问题,通过引入提示词机制,将预训练知识灵活迁移到各类下游预测任务中,无需针对每个任务重新训练。TEMPO 支持多变量、多步长预测,并提供了基础版本(v1.0)的完整代码和预训练权重,方便研究者和开发者快速上手。其核心能力在于利用大规模预训练和提示调优,提升跨领域泛化能力,尤其在数据量有限或分布漂移的场景下表现突出。作为早期开源的时间序列基础模型之一,TEMPO 为后续研究提供了基线参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 143

核心亮点

  • ICLR 2024官方代码,学术权威性高,方法经过同行评审
  • 提示词机制支持灵活适配不同预测场景,无需重训模型
  • 提供预训练权重和完整推理流程,开箱即用

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 模型规模较小,可能不适用于超大规模数据

适用场景

  • 多变量时间序列预测(如能源、交通流量)
  • 跨领域迁移预测(如金融到气象)
  • 低资源场景下的快速预测建模

替代项目

TimeGPT、Chronos、PatchTST

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