人工智能基础模型Ascend【免费下载链接】flowstate-npu用户可在昇腾NPU上运行采样率不变的零样本时间序列分位数预测无需训练数据。项目适配IBM FlowState模型采用S5状态空间编码器与Legendre解码器支持9个分位数输出提供自包含交付与确定性验证确保推理精度。项目地址https://ai.gitcode.com/atlasleong/flowstate-npu点击查看免费下载flowstate-npu是一个面向昇腾 NPU 的零样本时间序列预测开源项目它适配了 IBM FlowState 时间序列基础模型无需任何训练数据一条命令即可在昇腾 NPU 上完成 9 个分位数的量化预测输出并且自带确定性验证机制新手也能快速验证推理精度。 为什么选择 flowstate-npu对新手来说把时间序列模型跑上国产 NPU 往往卡在环境、权重、依赖三座大山上。flowstate-npu 把这些问题全部打包解决了特性说明 自包含交付模型代码与权重全部内置在仓库中加载时不访问网络、无需trust_remote_code 零样本预测无需训练数据直接对输入序列做预测输出 9 个分位数0.1~0.9⚡ 采样率不变基于 S5 状态空间编码器 Legendre 解码器对任意采样率的时间序列通用✅ 确定性验证固定随机种子重复运行结果逐值一致还自动检查 NaN/Inf 与落盘往返误差 轻量级参数规模约 900 万fp32 权重仅约 36 MB对设备资源要求很低模型的架构与分位数配置可以直接在 model/config.json 中查看比如prediction_type: quantile与quantiles字段定义了预测方式。 第一步克隆仓库并准备昇腾环境克隆仓库本教程唯一需要联网的步骤模型加载全程离线git clone https://gitcode.com/atlasleong/flowstate-npu cd flowstate-npu检查昇腾环境是否就绪运行npu-smi info能正常列出 NPU 设备如 910B4-1且状态为OK说明 CANN 与 torch_npu 环境可用安装运行依赖项目提供了精确锁定的 19 个依赖包见 requirements.txt其中einops是 torch_npu 路径下的必要依赖缺失会导致 transformers 加载 NPU flash-attention 时报ModuleNotFoundErrorpip install -r requirements.txt 提示torch与torch_npu属于昇腾 worker 镜像提供的平台包一般不需要单独安装。⚡ 第二步3分钟跑通首次 NPU 推理进入仓库目录后直接执行推理入口 inference.pypython3 inference.py就这一条命令。脚本内部会按顺序完成从本地 model/ 目录加载 FlowState 权重model/model.safetensors约 900 万参数并把模型搬到npu:0设备用固定种子 42 在 CPU 上生成(2048, 2, 1)的标准正态输入序列再搬移到 NPU——这保证了每次运行输入完全一致先做 2 次 warmup 前向吸收一次性的图编译与懒初始化开销执行 1 次带设备同步计时的正式前向得到形状(2, 9, 24, 1)的 9 分位数预测张量把输入与预测落盘为.npy后读回做往返一致性核对并检查 NaN/Inf。整个过程通常在一两分钟内完成单次前向实测约 1.6 秒不需要任何 GPU 驱动或额外配置。 第三步看懂验收输出确认预测成功运行结束后终端会打印一组验收标记。核心看这几行INPUT_DEVICEnpu:0/MODEL_DEVICEnpu:0/OUTPUT_DEVICEnpu:0输入、模型、输出全部在 NPU 上没有回落到 CPUCPU_FALLBACKfalse确认没有发生 CPU 降级FORECAST_SHAPE2,9,24,1batch2、9 个分位数、预测长度 24FORECAST_HAS_NANfalse/FORECAST_HAS_INFfalse预测值数值健康EXIT_CODE0本次运行成功收尾。下面是真实运行的验收结果截图可以看到输入序列头、预测头与各项 NPU 验收标记如果你换台机器重复运行会发现FORECAST那一行的前 8 个数值与上面完全相同——这正是项目内置的确定性验证固定种子 确定性输入让任何人在任何昇腾设备上都能得到可复现的结果NPU 与 CPU 基线的最大绝对误差约 3.1e-05属于浮点正常范围。 新手常见疑问 FAQQ1没有训练数据也能预测吗可以。零样本意味着模型在预训练阶段已学会通用的时间序列规律输入任意 2048 长度的单变量序列即可输出预测这正是 FlowState 论文arXiv:2508.05287提出的采样率不变预测范式。Q2支持多变量预测吗目前为单变量预测NUM_CHANNELS1。由于配置了with_missingtrue输入嵌入为 2 通道可用于携带缺失值掩码信息详见 README.md 的限制与说明部分。Q3能只取一个中间值做业务预测吗可以。9 个分位数中取0.5即中位数预测inference.py中MEDIAN_INDEX正是用来从预测张量里抽取中位分位数的。Q4为什么一定要装einopstorch_npu 环境下 transformers 会走 NPU flash-attention 集成路径该路径依赖einops。项目已将其锁定在依赖清单中正常pip install -r requirements.txt即可避免踩坑。 总结你已完成首次 NPU 零样本预测恭喜你现在已经掌握了 flowstate-npu 的完整使用流程克隆仓库 → 检查npu-smi→ 安装锁定依赖 → 一条命令跑通推理 → 通过验收标记确认精度。后续如果你想扩展到自己的时间序列数据可以从阅读 inference.py 中固定的输入形状(2048, 2, 1)入手把它替换成你的业务序列其余推理链路无需改动。赞分享人工智能基础模型Ascend【免费下载链接】flowstate-npu用户可在昇腾NPU上运行采样率不变的零样本时间序列分位数预测无需训练数据。项目适配IBM FlowState模型采用S5状态空间编码器与Legendre解码器支持9个分位数输出提供自包含交付与确定性验证确保推理精度。项目地址https://ai.gitcode.com/atlasleong/flowstate-npu点击查看免费下载相关推荐如何快速上手Qwen3-235B-A22B-W8A8昇腾NPU从零跑通推理的完整教程如何快速上手Qwen3 235B A22B W8A8昇腾NPU从零跑通推理的完整教程 Qwen3 235B A22B W8A8 是 Qwen3 235B A2如何10分钟跑通Kronos-Tokenizer-base昇腾NPU环境搭建首条推理完整教程如何10分钟跑通Kronos Tokenizer base昇腾NPU环境搭建首条推理完整教程 这篇教程带你在 10 分钟内 于 昇腾 NPU 华为 AI人工智能基础模型金融科技如何在昇腾 NPU 上跑通 SAM3Python 3.11 torch-npu 2.9 环境搭建分步教程如何在昇腾 NPU 上跑通 SAM3Python 3.11 torch npu 2.9 环境搭建分步教程 本文带你一步步在昇腾 NPU 上跑通 SAM3人工智能大模型模型推理服务本地部署计算机视觉Ascend上一篇Wechaty安全防护终极指南10个关键措施保护你的聊天机器人下一篇ClawRouter Worker Network 实现方案用 x402 微支付把 ClawRouter 节点变成去中心化 HTTP 健康检查工人网络创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考