Lag-Llama：时间序列预测的开源基础模型中文安装与使用指南
由于Lag-Llama是一个基于LLaMA的模型，并且专注于时间序列预测，因此安装和使用的步骤主要涉及到LLaMA模型的安装和配置。以下是基于LLaMA的基础模型安装和使用的简化步骤：
克隆Lag-Llama的仓库：
git clone https://github.com/huggingface/lag-llama.git安装Python依赖：
cd lag-llama pip install -r requirements.txt下载LLaMA模型，可以选择13B、33B或65B等不同尺寸的模型。例如，下载13B模型：
bash download_model.sh 13B运行预测示例：
from lag_llama.llama_wrapper import LlamaWrapper llama = LlamaWrapper.from_pretrained("13B") prompt = "世界上有多少种程序设计语言？" output = llama.generate(prompt) print(output)
请注意，以上代码是基于LLaMA模型的基础使用，并非Lag-Llama特有的功能。Lag-Llama可能还需要安装其他依赖或者使用特定的接口来进行时间序列预测。具体使用时，请参考Lag-Llama的官方文档。
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