使用场景
使用 ChatTS 分析金融市场的历史数据，以预测未来趋势。
在医疗研究中，通过时间序列数据监测患者的健康指标变化。
利用模型分析气象数据，为天气预测提供支持。
产品特色
时间序列数据分析：能够自动识别并分析时间序列中的趋势和模式。
合成数据生成：使用合成数据增强模型的训练效果，提高模型的鲁棒性。
交互式用户体验：用户可以与模型进行对话，获取实时分析和建议。
多样化应用场景：适用于金融、医疗、气象等多种领域的时间序列分析。
开放源代码：提供模型和代码的开放获取，方便研究人员和开发者使用和改进。
使用教程
从 Hugging Face 下载 ChatTS-14B 模型和相关代码。
根据文档说明，加载模型、tokenizer 和 processor。
准备时间序列数据和分析提示。
将提示和时间序列数据转换为模型可接受的格式。
调用模型进行生成，并解析输出结果。
