入门
安装
从不同来源安装软件包的说明。
已发布的版本
PyPI
最新版本
要从 PyPI 安装 mlforecast 的最新版本，只需在终端中运行以下命令
pip install mlforecast
特定版本
如果您想要特定版本，可以添加过滤器，例如
pip install "mlforecast==0.3.0"安装 0.3.0 版本pip install "mlforecast<0.4.0"安装 0.4.0 之前的任何版本
额外功能
polars
使用 polars 数据帧：pip install "mlforecast[polars]"
保存到远程存储
如果您想将预测结果保存到 S3 或 GCS 等远程存储中，可以使用以下额外功能
- 保存到 S3：
pip install "mlforecast[aws]" - 保存到 Google Cloud Storage：
pip install "mlforecast[gcp]" - 保存到 Azure Data Lake：
pip install "mlforecast[azure]"
分布式训练
如果您想进行分布式训练，可以使用 dask、ray 或 spark。一旦确定要使用的框架，就可以添加其额外功能
- dask：
pip install "mlforecast[dask]" - ray：
pip install "mlforecast[ray]" - spark：
pip install "mlforecast[spark]"
Conda
最新版本
mlforecast 软件包也发布到 conda-forge，您可以在终端中运行以下命令进行安装
conda install -c conda-forge mlforecast
请注意，这通常比发布到 PyPI 晚一天左右，因此您可能需要等待才能获取最新版本。
特定版本
如果您想要特定版本，可以添加过滤器，例如
conda install -c conda-forge "mlforecast==0.3.0"安装 0.3.0 版本conda install -c conda-forge "mlforecast<0.4.0"安装 0.4.0 之前的任何版本
开发版本
如果您想尝试尚未在发布的版本中包含的新功能，可以采用以下选项
- 从 github 安装：
pip install git+https://github.com/Nixtla/mlforecast - 克隆并安装：
git clone https://github.com/Nixtla/mlforecast mlforecast-dev && pip install mlforecast-dev/，这将安装当前 main 分支的版本。