安装#
GluonTS 可以通过 PyPi 获取：
pip install gluonts
注意
GluonTS 使用 语义化版本控制 来管理版本。由于该库正在积极开发，我们使用 v0 作为主要版本。
我们计划在每个季度末发布一个新的小版本。当前计划的发布可以在 GitHub 上找到。
版本保证
重大变更仅在新的次要版本中引入。当前版本提供错误修复和小幅改进，并根据需要发布。
对于生产环境的使用，我们建议在安装GluonTS时限制版本：
pip install gluonts==0.12.*
可选和额外依赖#
重要
GluonTS使用最小依赖模型。
这意味着要使用大多数模型和功能，需要安装额外的依赖项。
Python 有 extras 的概念 – 可以选择性安装的依赖，以解锁包的某些功能。
在安装一个包时，它们通过 [...] 传递，位于包名之后，但在版本说明符之前：
pip install "some-package[extra-1,extra-2]==version"
我们在GluonTS中广泛使用可选依赖项，以保持所需依赖项的数量最小。为了仍然允许用户选择某些功能，我们公开了许多额外的依赖项。
例如，我们提供对使用 Apache Arrow 的 Arrow 和 Parquet 基于数据集的读取和写入的支持。然而，这是一项沉重的依赖，尤其是如果一个人不需要它。因此，我们提供 arrow-extra，它安装所需的包并且可以简单地使用以下方式启用：
pip install "gluonts[arrow]"
模型#
PyTorch#
使用 PyTorch 编写的模型可以通过
gluonts.torch 子包获取。
除了PyTorch，我们还需要安装PyTorch Lightning。
这两个必要的依赖已包含在 torch-extra中：
pip install "gluonts[torch]"
MXNet#
基于MXNet的模型需要安装一个版本的 mxnet。
注意
MXNet提供了针对CPU和GPU使用的不同包。请参考它的 documentation以 选择适合您用例的正确版本。
该mxnet-extra将安装一个仅支持CPU的版本：
pip install "gluonts[mxnet]"
数据集#
JSON#
由于Python内置的 json 包被认为相对较慢，我们使用更快的实现（如果可用）： orjson（推荐）和 ujson。
您可以通过 orjson 安装：
pip install orjson
提示
如果没有安装 orjson 或 ujson，GluonTS 将发出警告。
不同实现之间没有功能上的差异，但
尤其是在处理较大数据集时，依赖默认的 json 包可能会显著影响性能。
箭头#
GluonTS 支持 Parquet 文件，使用 PyArrow。
此外，arrow的自定义数据格式也得到了支持。
要使用这些，您可以安装 pyarrow 包或使用 arrow-extra：
pip install "gluonts[arrow]"