Darts项目中模型文件大小优化策略

背景介绍

在使用Darts项目进行时间序列预测时，用户经常会遇到保存的模型文件过大的问题。特别是当使用LightGBM等机器学习算法训练全局预测模型时，保存的模型文件可能超过1GB，这对生产环境部署带来了存储和性能方面的挑战。

问题根源分析

经过深入分析，我们发现Darts模型文件过大的原因主要有两个方面：

1. 训练数据存储：当模型在单个时间序列上训练时，Darts默认会将训练序列存储在training_series属性中。这虽然简化了预测过程（用户不需要再次提供输入序列），但也显著增加了模型文件大小。

2. 多模型副本：对于多步预测模型，Darts会为每个预测步长创建独立的模型副本。例如，当output_chunk_length设置为30时，系统会存储30个独立的LightGBM模型实例，每个实例约35MB，导致总模型体积大幅增加。

优化解决方案

1. 移除训练数据存储

对于不需要自动预测功能的场景，可以通过以下方式移除存储的训练数据：

model.training_series = None
model.past_covariate_series = None
model.future_covariate_series = None

执行上述操作后，在预测时必须手动提供输入序列。这种方法特别适合全局预测模型，因为它们通常需要在不同序列上进行推理。

2. 单模型预测模式

通过设置multi_models=False可以显著减少模型体积：

model = SomeModelClass(multi_models=False, ...)

在这种模式下：

• 系统只维护一个预测模型
• 通过调整滞后特征来实现多步预测
• 模型体积大幅减小，但预测性能可能略有下降

3. 优化模型参数

合理调整模型参数也能有效控制模型大小：

• 减少output_chunk_length值
• 优化滞后特征(lags)数量
• 调整LightGBM等基础模型的复杂度参数

生产环境建议

对于生产部署场景，建议采用以下最佳实践：

1. 训练与推理分离：训练时使用完整模型，部署前移除不必要的数据
2. 模型精简：评估是否可以使用单模型模式(multi_models=False)
3. 参数调优：在模型性能和体积之间寻找平衡点
4. 版本控制：保留完整训练模型用于后续改进，部署精简版本

总结

Darts项目提供了灵活的模型保存机制，用户可以根据实际需求在便利性和资源消耗之间做出选择。通过理解模型存储机制并合理配置参数，可以显著优化模型文件大小，使其更适合生产环境部署。未来版本可能会提供更便捷的模型精简方法，进一步简化这一优化过程。