【亲测免费】 LLMTime 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

LLMTime 项目的目录结构如下：

llmtime/
├── assets/
├── data/
├── datasets/
├── experiments/
├── figures/
├── models/
├── precomputed_outputs/
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.ipynb
├── demo.py
├── install.sh
└── visualize.ipynb

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• datasets/: 存放项目使用的数据集。
• experiments/: 存放实验代码和相关文件。
• figures/: 存放生成的图表文件。
• models/: 存放模型相关的代码和配置文件。
• precomputed_outputs/: 存放预计算的输出结果。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• demo.ipynb: 项目的演示 Jupyter Notebook 文件。
• demo.py: 项目的演示 Python 脚本文件。
• install.sh: 项目的安装脚本。
• visualize.ipynb: 用于可视化结果的 Jupyter Notebook 文件。

2. 项目的启动文件介绍

demo.ipynb

demo.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于快速体验 LLMTime 的功能。该文件包含了一系列的代码示例，展示了如何使用 LLMTime 进行零样本时间序列预测。

demo.py

demo.py 是一个 Python 脚本文件，提供了与 demo.ipynb 类似的功能，但更适合在命令行中运行。通过运行该脚本，用户可以快速启动 LLMTime 并进行时间序列预测。

3. 项目的配置文件介绍

install.sh

install.sh 是一个安装脚本，用于安装 LLMTime 项目所需的所有依赖项。用户可以通过运行以下命令来安装依赖项：

source install.sh

该脚本会创建一个名为 llmtime 的 conda 环境，并安装所有必要的 Python 包。

models/llms.py

models/llms.py 文件包含了 LLMTime 支持的各种大型语言模型（如 GPT-3、GPT-4、Mistral 等）的配置和调用代码。用户可以通过修改该文件来添加或修改支持的模型。

~/.bashrc

用户需要在 ~/.bashrc 文件中配置一些环境变量，例如 OpenAI API 密钥和 API 基础 URL。可以通过以下命令添加这些变量：

echo "export OPENAI_API_KEY=<your key>" >> ~/.bashrc
echo "export OPENAI_API_BASE=<your base url>" >> ~/.bashrc

这些配置项对于使用 OpenAI 的 API 进行时间序列预测是必需的。

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通过以上介绍，您应该能够了解 LLMTime 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息。希望这份教程对您有所帮助！