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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：

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ModuleNotFoundError：

pip 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.py：

python3 inference.py

就这一条命令。脚本内部会按顺序完成：

1. 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；
2. 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；
3. 先做 2 次 warmup 前向，吸收一次性的图编译与懒初始化开销；
4. 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；
5. 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_DEVICE=npu:0/MODEL_DEVICE=npu:0/OUTPUT_DEVICE=npu:0：输入、模型、输出全部在 NPU 上，没有回落到 CPU；
• CPU_FALLBACK=false：确认没有发生 CPU 降级；
• FORECAST_SHAPE=2,9,24,1：batch=2、9 个分位数、预测长度 24；
• FORECAST_HAS_NAN=false/FORECAST_HAS_INF=false：预测值数值健康；
• EXIT_CODE=0：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 FAQ

Q1：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_CHANNELS=1）。由于配置了with_missing=true，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einops？torch_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。

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