TimeNet
하나의 공유 포맷을 통해 시계열 데이터셋을 찾고, 구축하고, 로드하세요.
[!NOTE]
TimeNet은 프리릴리즈(pre-release) 프로젝트입니다. 공개 API와 TimeF 포맷은 1.0 버전 이전에 변경될 수 있습니다.
PyPI
Docs
License: MIT
시계열 데이터셋은 많은 호환되지 않는 레이아웃을 사용합니다. TimeF는 이들에게 하나의 저장 포맷을 제공합니다. TimeNet은 이를 찾고, 구축하고, 다운로드하고, 로드하기 위한 단일 API를 제공합니다.
TimeNet이 데이터 레이어(data layer)를 처리합니다. 모델 학습 (training), 추론 (inference), 그리고 평가 (evaluation)는 사용자가 선택한 프레임워크 내에서 이루어집니다.
TimeNet 해커톤
TimeNet Online Hackathon
TimeNet 온라인 해커톤이 진행 중입니다. 시계열 문제 하나를 선택하고, 해당 데이터셋을 TimeNet 포맷으로 온보딩한 다음, Temporal AI 모델(예: OpenTSLM)을 학습시키거나 파인튜닝하여 무엇을 할 수 있는지 탐색해 보세요. 예측 (forecasting)과 분류 (classification)부터 설명 (explanation), 추론 (reasoning)에 이르기까지 모든 사용 사례를 선택할 수 있습니다.
여기에서 등록하세요: challenge.timenet.ai
빠른 시작 (Quick start)
TimeNet은 Python 3.11 이상이 필요합니다.
uv add 'timenet[cli]'
uv tool install timenet-connectors
timenet-build build timenet/hello-world
빌드된 결과물은 로컬 레지스트리(local registry)의 ~/.timenet/registry/timenet/hello-world/1.0.0/에 저장됩니다. Python으로 로드하려면 다음과 같이 사용합니다:
from timenet import TimeNet
dataset = TimeNet().load("timenet/[email protected]")
...
TimeNet()은 먼저 로컬 레지스트리를 읽으며, 이 로컬 레지스트리는 정확히 해당 버전을 보유하고 있습니다. 따라서 예제는 레지스트리 자격 증명이나 네트워크 접속 없이 작동합니다.
설치 옵션과 더 긴 예제를 보려면 시작하기 가이드를 참조하세요.
통합 방식 (How it fits together)
TimeNet architecture diagram
커넥터(connector)는 원본 소스(raw source)를 TimeF 버전으로 변환합니다. 이 버전에는 다음이 포함됩니다:
manifest.json: 데이터셋을 식별하고 파일 목록을 나열합니다.control.duckdb: 계층 구조와 관계를 저장합니다.- Parquet 또는 Zarr 값 평면(values plane): 시그널(Signal) 값을 저장합니다.
레지스트리(registry)는 불변의 TimeF 버전을 저장합니다. 클라이언트는 커넥터를 가져오지 않고도 특정 버전의 데이터를 읽을 수 있습니다.
이 리포지토리는 두 개의 패키지를 가진 [uv] 워크스페이스입니다:
| 패키지 | 목적 |
|---|
timenet | TimeF 모델, 리더(reader), 라이터(writer), 레지스트리, SDK 및 소비자 CLI를 포함합니다. |
timenet-connectors | 데이터셋 커넥터와 timenet-build 프로듀서 CLI를 포함합니다. |
전체 설계는 [아키텍처 가이드]를 참조하십시오.
라이선스
TimeNet은 [MIT 라이선스]를 사용합니다.
이 라이선스는 커넥터가 가져오는 데이터셋이 아닌 TimeNet 코드 자체에 적용됩니다. 각 데이터셋은 원래의 라이선스와 접근 조건을 유지합니다. 재배포하기 전에 [데이터셋 라이선싱 가이드]를 읽으십시오.
