TIME-MOE: BILLION-SCALE TIME SERIES FOUNDATION MODELS WITH MIXTURE OF EXPERTS代码
时间: 2025-03-02 22:06:45 浏览: 65
### 关于 TIME-MOE 的实现
TIME-MOE 是一种基于混合专家(Mixture of Experts, MoE)架构的大规模时间序列基础模型。这种模型通过稀疏激活机制,在处理大规模数据集时能够达到密集模型的效果,同时保持较高的计算效率[^2]。
对于寻找 TIME-MOE 的 GitHub 仓库链接,目前公开的信息尚未提供具体的代码库地址。不过,考虑到 DeepSeek-Coder 系列模型采用了类似的 MoE 架构并已开源,可以推测 TIME-MOE 可能会遵循相似的开放策略[^1]。
为了帮助定位可能存在的 TIME-MOE 实现代码,建议关注以下几个方面:
- **官方渠道**:定期查看发布方的技术博客或官方网站,等待正式发布的公告。
- **社区资源**:加入相关技术论坛或社交媒体群组,与其他开发者交流信息。
- **GitHub 搜索**:利用 GitHub 提供的高级搜索功能,尝试使用关键词组合如 "time moe", "billion scale time series" 进行检索。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def search_github(keyword):
url = f"https://github.com/search?q={keyword}&type=repositories"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
repos = []
for item in soup.select('.repo-list-item'):
title = item.find('a', class_='v-align-middle').text.strip()
link = "https://github.com" + item.find('a')['href']
description = item.find('p', class_='mb-1').text.strip() if item.find('p') else ''
repo_info = {
'title': title,
'link': link,
'description': description
}
repos.append(repo_info)
return repos[:5]
search_results = search_github("time moe billion scale")
for result in search_results:
print(f"{result['title']}\n{result['link']}\n{result['description']}\n\n")
```
此脚本可以帮助自动化的在 GitHub 上执行上述提到的关键字搜索操作,并返回前五个匹配的结果。
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