Timer-S1 NPU迁移适配

Timer-S1/
├── timer-s1-src/              # Timer-S1模型源码和权重
│   ├── model-00001~00004-of-00004.safetensors  # 权重文件 (16.6GB)
│   ├── config.json
│   ├── modeling_TimerS1.py
│   └── configuration_TimerS1.py
├── Timer-source/              # Timer官方源码
│   ├── models/Timer.py
│   ├── exp/exp_forecast.py
│   ├── run.py
│   └── ...
├── timer-s1-adaptation/       # 迁移适配产物
│   ├── scripts/               # NPU训练推理脚本
│   │   ├── ascend_train.py
│   │   ├── ascend_train_ddp.py
│   │   └── ascend_infer.py
│   ├── docs/                  # 文档
│   │   ├── Timer-S1-NPU迁移适配指导书.md
│   │   ├── Timer-S1-NPU迁移验证报告.md
│   │   └── Timer-S1-skill改进建议.md
│   ├── output/                # 训练产出
│   │   ├── finetune_1ep_timing.json
│   │   ├── ddp_timing.json
│   │   └── training_result.json
│   ├── model_analysis.json
│   ├── dataset_manifest.json
│   ├── weight_manifest.json
│   └── requirements.txt
├── Large-Time-Series-Model/   # 数据集和Timer checkpoint
│   ├── dataset/ETT-small/     # ETT数据集 (24MB)
│   │   ├── ETTh1.csv
│   │   ├── ETTh2.csv
│   │   ├── ETTm1.csv
│   │   └── ETTm2.csv
│   └── checkpoints/
│       └── Timer_forecast_1.0.ckpt  # Timer预训练权重 (791MB)
└── README.md

# 1. 克隆仓库
git clone https://atomgit.com/Ascend-SACT/Timer-S1.git

# 2. 安装依赖
pip install -r timer-s1-adaptation/requirements.txt

# 3. 执行训练（参照指导书）
torchrun --nproc_per_node=8 timer-s1-adaptation/scripts/ascend_train_ddp.py --epochs 1

# 4. 执行推理
python timer-s1-adaptation/scripts/ascend_infer.py