体验 TDgpt

TDgpt 是与 TDengine 主进程 taosd 适配的外置式时序数据分析智能体，能够将时序数据分析服务无缝集成在 TDengine 的查询执行流程中。TDgpt 是一个无状态的平台，其内置了经典的统计分析模型库 Statsmodel，内嵌了 torch/Keras 等机器/深度学习框架库，而且在云服务上 TDgpt 内置支持了涛思自研时序数据基础大模型（TDtsfm）和 TimeMoE 时序基础模型。

云服务上的公共数据库时序数据预测分析数据集预先准备好了三个数据集（登录云服务，点击屏幕左下侧“数据库集市”），用于体验时序数据基础模型强大的预测能力和泛化能力。两个时序模型均为在该数据集上进行训练。内置的数据集存储在 forecast 数据库里面，该数据库包括三个数据表。

• electricity_demand_sub：不同时间段的电力需求数据 electricity_demands。
• exchange_2_cpc_results_sub：来源于 NAB 的公开数据集 cpc。
• exchange_2_cpm_results_sub：来源于 NAB 的公开数据集 cpm。

TDgpt 集成了时序基础模型的预测能力，使用 SQL 语句可以轻松调用时序基础模型的预测能力。

1. 通过如下 SQL 语句即可调用涛思时序基础模型预测数据。

   select _FROWTS, forecast(val, 'algo=tdtsfm_1,start=1324915200000,rows=300') from forecast.electricity_demand_sub;

2. 通过如下 SQL 可以调用 TimeMoE 时序基础模型预测数据。

   select _FROWTS, forecast(val, 'algo=timemoe-fc,start=1324915200000,rows=300') from forecast.electricity_demand_sub;

3. 查询完成以后，可以通过点击图表里面的绘图按钮显示数据图形。

用户可以执行 show anodes full; 查询当前系统预置的算法列表，各算法的使用方法可以参考 TDgpt文档。