lag-llama

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Lag-Llama 是最早开源的时序预测基础模型之一，它的实用之处在于可以直接拿一条从未见过的序列来做预测，得到可用的结果。由于是概率模型，每个预测步输出的是完整分布而非单一数值，所以无需为每个数据集单独建模就能获得置信区间。它在不同数据频率和预测长度上都支持零样本预测，README 对局限也讲得很清楚，比如如何调节上下文长度和 RoPE 缩放来应对超出训练范围的情况。如果零样本精度不够，仓库还提供了预训练和微调脚本，以及关于上下文长度和学习率的具体建议。模型权重托管在 Hugging Face 上，代码采用 Apache-2.0 协议，研究或生产环境里都容易集成。