UrbanGPT

让大模型看懂城市时空，零样本预测人流车流

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 58 🐛 待处理 12 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 464
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，Apache-2.0许可，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

UrbanGPT 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HKUDS
官网地址https://urban-gpt.github.io
GitHubhttps://github.com/HKUDS/UrbanGPT
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，Apache-2.0许可，完全免费，可自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型fundation-models,instruction-tuning,large-language-models,pre-trained-model,smart-cities,spatio-temporal-prediction,urban-computing,urban-data-science
GitHub 星标★ 464
上线时间2024-02-21 00:00:00
代码更新2025-04-18
仓库体积15.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

UrbanGPT 是一个面向城市时空数据的大语言模型，发表于 KDD 2024。它旨在解决传统时空预测模型难以泛化到未见城市或区域的问题，通过将大语言模型与时空编码器结合，使模型能够理解城市中的复杂时空依赖。核心能力包括：利用大语言模型的泛化能力处理不同城市的数据分布差异，支持多种时空预测任务（如人流、交通流量预测），并能在少样本或零样本场景下保持较好性能。项目提供了模型架构、训练代码和实验配置，方便研究者复现和扩展。

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 ★ 464

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 60 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 3.9
  • CUDA GPU
  • 时空数据集

安装与启动步骤

  1. 1建环境

    锁 Python 3.9.13。

    conda create -n urbangpt python=3.9.13

  2. 2装框架与图依赖

    版本组合固定。

    pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2

  3. 3装图神经网络扩展

    按对应版本的索引装。

    pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.0.1+cu117.html

  4. 4准备时空数据

    城市时空数据要按它要求的格式。

  5. 5跑推理

    先跑小区域。

如何确认成功

用示例数据跑通一次预测，输出的时空序列与真实曲线的形态基本吻合

注意事项

  • 它把大模型用到城市时空预测上，属论文配套代码。
  • 图神经网络扩展必须按对应版本索引装，版本错了会直接崩。
  • 时空数据预处理占很大工作量，格式不对跑不起来。
  • 推理与微调的成本差异大，先在单区域验证。

核心亮点

  • 提出将大语言模型与时空编码器融合的架构，有效提升跨城市泛化能力
  • 在多个真实城市数据集上验证了零样本预测效果，优于传统时空模型
  • 代码开源，包含完整训练和评估流程，便于复现和二次开发

不足之处

  • 模型参数量大，训练和推理资源需求高，不适合轻量部署
  • 文档和社区支持尚不完善，新手入门门槛较高

适用场景

  • 城市交通流量预测，辅助智能交通管理
  • 人群密度估计，用于公共安全预警
  • 跨城市模型迁移，减少新城市数据标注成本

替代项目

ST-LLM、Spatial-Temporal Large Language Model (STLLM)、Time-LLM

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