Kronos-small NPU 推理输出完全解析FORECAST、DIAGNOSTIC_DIRECTION 与机器契约标记逐个读懂【免费下载链接】kronos-small-npu用户可直接在华为昇腾 NPU 上运行 Kronos-small 模型用于金融 K 线OHLCV时间序列的预测与趋势方向判断。项目提供自包含交付仓支持 NPU 端到端推理确保 CPU 与 NPU 逐位一致并内置精度校验与确定性输出。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-small-npu本文以运行在华为昇腾 NPU 上的Kronos-small K线OHLCV时间序列预测模型为例逐行拆解 NPU 推理输出FORECAST主预测值、DIAGNOSTIC_DIRECTION趋势方向以及INPUT_DEVICE、CPU_FALLBACK、EXIT_CODE等机器契约标记帮助新手快速读懂金融时序预测的推理结果。 先看整体输出NPU 推理结束后你得到什么执行推理入口inference.py后标准输出由两大部分组成任务语义输出模型真正预测的东西与机器契约标记供自动化校验读取的KEYVALUE行。实际验收结果如下输出的骨架长这样FORECAST数值过长此处仅示意INPUT_DEVICEnpu:0 MODEL_DEVICEnpu:0 OUTPUT_DEVICEnpu:0 CPU_FALLBACKfalse FORECAST[[102.18, 102.57, 102.09, 102.47, 2336.81, 257176.30], ...] # 共 8 行 6 列 DIAGNOSTIC_DIRECTION[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] CPU_NPU_BITWISE_EQUALTrue EXIT_CODE0这些标记分别回答三个问题预测值是什么在哪块设备上算出来的结果可信吗下面逐个拆开。 FORECAST主输出——8×6 的连续 K 线预测值FORECAST是唯一的声明主输出为npu:0上真实前向产生的连续预测值形状[8, 6]预测未来 8 个时间步HORIZON8每步 6 列6 列含义FORECAST_COLUMNSopen,high,low,close,volume,amount即开/高/低/收、成交量与成交额生成方式确定性贪心解码argmax。模型先把 64 步历史窗口CONTEXT_LEN64经 Tokenizer 量化为离散 token再逐位置自回归预测 8 步最后解码并反归一化还原为连续价格。以真实输出为例第 1 个预测步为[102.1837158203125, 102.57278442382812, 102.08567810058594, 102.46661376953125, 2336.805908203125, 257176.296875]读法很直观预测下一根 K 线开盘 102.18、最高 102.57、最低 102.09、收盘 102.47成交量约 2337成交额约 25.7 万。对应的输入首行由INPUT_SEQUENCE给出即历史窗口第一根 K 线完整的输入上下文与 NPU 主输出分别落盘在assets/input_context.npy与assets/forecasts_npu.npy可随时复核。 提示由于采用贪心解码 固定种子同一输入的输出是确定的——这正是跨设备精度对比的前提。 DIAGNOSTIC_DIRECTION收盘价的涨跌方向推导值DIAGNOSTIC_DIRECTION[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]是由forecasts确定性推导的诊断角色并非独立预测取 8 步预测的 close 列做相邻差值diff 0得到 7 个 0/1 值[pred_len-1]int641表示该步收盘不跌0表示下跌本次 8 步收盘价单调上升102.47 → 102.89所以是 7 个连续的1——趋势方向判断就是一眼看懂的涨/跌序列。推导逻辑见runner_lib.py中的direction_from_forecasts函数。️ 设备标记确认 NPU 真的在干活三个设备标记 一个回退开关是判断推理是否真在 NPU 上执行的核心证据标记实测值含义INPUT_DEVICEnpu:0输入张量真实驻留设备MODEL_DEVICEnpu:0模型与 Tokenizer 参数所在设备OUTPUT_DEVICEnpu:0主输出张量设备.cpu()迁移前捕获CPU_FALLBACKfalseCPU 回退被禁止主前向只在 NPU设备调用过程可被npu-smi直接观测到——下面的快照中python3.11推理进程正占用 NPU 0~3 卡✅ 机器契约标记精度、性能与退出码一眼核对除语义输出外还有一组供流水线校验的契约行逐项解释如下标记实测值说明CPU_NPU_MAX_ABS_ERROR0.000000000CPU 参考 vs NPU 输出的最大绝对误差阈值 0.01CPU_NPU_BITWISE_EQUALTrue两设备预测值逐位一致CPU_NPU_DIRECTION_EQUALTrue两设备方向推导一致NPU_TIMING_MEDIAN_MS542.673 次同步计时1 次 warmup的中位耗时OUTPUT_FINITETrue输出无 NaN/InfEXIT_CODE0命令成功退出逐位一致并非偶然解码路径已被替换为 CPU/NPU 舍入行为一致的确定性实现10 个独立样本回归验证中 480 个元素误差全部为 0。完整的适配、测试与验收流程记录如下 快速复现一条命令跑通 NPU 推理仓库为自包含交付仓克隆后即可运行git clone https://gitcode.com/atlasleong/kronos-small-npu source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 加载 CANN 环境 pip install --no-deps -r requirements.txt python3 inference.py关键文件速查inference.py—— 推理入口NPU 前向、计时、打印全部机器契约标记runner_lib.py—— 共享 helper确定性贪心解码、方向推导、上下文构建requirements.txt—— 21 个精确 pin 的运行时依赖闭包README.md—— 完整交付说明固定 revision、SHA-256、实测数据model/config.json—— 模型超参8 层 / d_model 512 / 8 头。 小结读懂 Kronos-small 的 NPU 推理输出只需记住三步看FORECAST[8, 6]连续 K 线预测值6 列对应 open/high/low/close/volume/amount看DIAGNOSTIC_DIRECTION由收盘价推导的 7 个 0/1 趋势方向1为不跌看契约标记设备均为npu:0、CPU_FALLBACKfalse、误差为 0、EXIT_CODE0即可确认这是一次真实、可信的昇腾 NPU 推理结果。【免费下载链接】kronos-small-npu用户可直接在华为昇腾 NPU 上运行 Kronos-small 模型用于金融 K 线OHLCV时间序列的预测与趋势方向判断。项目提供自包含交付仓支持 NPU 端到端推理确保 CPU 与 NPU 逐位一致并内置精度校验与确定性输出。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-small-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考