最近在做一个山体滑坡监测预警系统，目前的工作进度是系统已经基本搭建完成，开始研究预警模块了，目前可用的数据就是基于GNSS（全球导航卫星系统）传感器采集的每一时刻的山体位移数据，如下图其实也就是山体移动的变化量。以数据的特征为导向，自然而然的想到了时间序列预测问题，即基于上图中历史的位移数据去预测未来位移的可能取值。

本篇是介绍如何在vscode中使用远程服务器上的notebook。

TimeGPT号称是在大量来自各方面的时序数据上（包含超过1000亿个数据点）训练的专用于解决时序问题的预训练大模型，它能够在不进行额外训练的情况下，直接输入时序数据并进行预测。按照TimeGPT的处理格式预处理了我的数据如上格式，需要注意的是时间一列需要转成panda的datetime形式，详见。TimeGPT是美国的一家公司Nixtla提出的业界首个时序基础模型，并开放了相关模型的API（点击

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