Time-Series-Library项目中的模型训练与部署实践指南

模型微调与持续训练

在时间序列预测项目中，随着新数据的不断产生，我们需要对已训练模型进行微调以适应新数据。Time-Series-Library项目虽然未直接提供解决方案，但可以通过以下方式实现：

1. 模型微调：当有新数据到来时，可以在已训练模型基础上继续训练。关键是要使用较小的学习率，避免破坏模型已学习到的特征表示。建议初始学习率设置为原训练时的1/10到1/100。

2. 断点续训：对于长时间训练任务，建议设置模型检查点保存机制。可以在每个epoch结束时保存模型状态，这样在训练意外中断后，可以从最近的检查点恢复训练，避免从头开始。

数据归一化处理

Time-Series-Library项目提供了两种归一化方式：

1. 数据加载器归一化：在数据加载阶段对原始时间序列数据进行标准化处理，通常采用Z-score标准化方法。

2. 输入窗口归一化：在模型输入阶段对滑动窗口内的数据进行局部归一化处理，这有助于模型处理非平稳时间序列。

在模型部署阶段，必须保持与训练时相同的归一化流程。特别需要注意的是，模型预测输出后需要进行逆归一化处理，才能得到原始量纲的预测结果。

实践建议

1. 模型保存策略：建议实现自动化的模型保存机制，可以基于验证集性能或固定周期保存模型检查点。

2. 学习率调度：在微调阶段，建议采用动态学习率调整策略，如余弦退火或ReduceLROnPlateau等方法。

3. 归一化参数保存：训练时使用的归一化参数（如均值、标准差）需要持久化保存，以便在预测时使用相同的参数进行归一化和逆归一化。

4. 部署验证：在模型部署前，建议使用历史数据验证整个处理流程（包括归一化和逆归一化）的正确性。

通过以上方法，可以有效地在Time-Series-Library项目基础上实现模型的持续训练和实际部署应用。