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Kronos-small NPU 推理输出完全解析：FORECAST、DIAGNOSTIC_DIRECTION 与机器契约标记逐个读懂

【免费下载链接】kronos-small-npu用户可直接在华为昇腾 NPU 上运行 Kronos-small 模型，用于金融 K 线（OHLCV）时间序列的预测与趋势方向判断。项目提供自包含交付仓，支持 NPU 端到端推理，确保 CPU 与 NPU 逐位一致，并内置精度校验与确定性输出。项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/kronos-small-npu

本文以运行在华为昇腾 NPU 上的Kronos-small K线（OHLCV）时间序列预测模型为例，逐行拆解 NPU 推理输出：FORECAST=主预测值、DIAGNOSTIC_DIRECTION=趋势方向，以及INPUT_DEVICE、CPU_FALLBACK、EXIT_CODE等机器契约标记，帮助新手快速读懂金融时序预测的推理结果。

🎯 先看整体输出：NPU 推理结束后你得到什么

执行推理入口inference.py后，标准输出由两大部分组成：任务语义输出（模型真正预测的东西）与机器契约标记（供自动化校验读取的KEY=VALUE行）。实际验收结果如下：

输出的骨架长这样（FORECAST数值过长，此处仅示意）：

INPUT_DEVICE=npu:0 MODEL_DEVICE=npu:0 OUTPUT_DEVICE=npu:0 CPU_FALLBACK=false FORECAST=[[102.18, 102.57, 102.09, 102.47, 2336.81, 257176.30], ...] # 共 8 行 6 列 DIAGNOSTIC_DIRECTION=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] CPU_NPU_BITWISE_EQUAL=True EXIT_CODE=0

这些标记分别回答三个问题：预测值是什么？在哪块设备上算出来的？结果可信吗？下面逐个拆开。

📊 FORECAST：主输出——8×6 的连续 K 线预测值

FORECAST=是唯一的声明主输出，为npu:0上真实前向产生的连续预测值：

• 形状[8, 6]：预测未来 8 个时间步（HORIZON=8），每步 6 列；
• 6 列含义：FORECAST_COLUMNS=open,high,low,close,volume,amount，即开/高/低/收、成交量与成交额；
• 生成方式：确定性贪心解码（argmax）。模型先把 64 步历史窗口（CONTEXT_LEN=64）经 Tokenizer 量化为离散 token，再逐位置自回归预测 8 步，最后解码并反归一化还原为连续价格。

以真实输出为例，第 1 个预测步为：

[102.1837158203125, 102.57278442382812, 102.08567810058594, 102.46661376953125, 2336.805908203125, 257176.296875]

读法很直观：预测下一根 K 线开盘 102.18、最高 102.57、最低 102.09、收盘 102.47，成交量约 2337，成交额约 25.7 万。对应的输入首行由INPUT_SEQUENCE=给出（即历史窗口第一根 K 线），完整的输入上下文与 NPU 主输出分别落盘在assets/input_context.npy与assets/forecasts_npu.npy，可随时复核。

💡 提示：由于采用贪心解码 + 固定种子，同一输入的输出是确定的——这正是跨设备精度对比的前提。

🔢 DIAGNOSTIC_DIRECTION：收盘价的涨跌方向（推导值）

DIAGNOSTIC_DIRECTION=[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]是由forecasts确定性推导的诊断角色，并非独立预测：

• 取 8 步预测的 close 列，做相邻差值diff >= 0，得到 7 个 0/1 值（[pred_len-1]int64）；
• 1表示该步收盘不跌，0表示下跌；
• 本次 8 步收盘价单调上升（102.47 → 102.89），所以是 7 个连续的1——趋势方向判断就是"一眼看懂"的涨/跌序列。

推导逻辑见runner_lib.py中的direction_from_forecasts函数。

🖥️ 设备标记：确认 NPU 真的在干活

三个设备标记 + 一个回退开关，是判断"推理是否真在 NPU 上执行"的核心证据：

设备调用过程可被npu-smi直接观测到——下面的快照中，python3.11推理进程正占用 NPU 0~3 卡：

✅ 机器契约标记：精度、性能与退出码一眼核对

除语义输出外，还有一组供流水线校验的契约行，逐项解释如下：

"逐位一致"并非偶然：解码路径已被替换为 CPU/NPU 舍入行为一致的确定性实现，10 个独立样本回归验证中 480 个元素误差全部为 0。完整的适配、测试与验收流程记录如下：

🚀 快速复现：一条命令跑通 NPU 推理

仓库为自包含交付仓，克隆后即可运行：

git clone https://gitcode.com/atlasleong/kronos-small-npu source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 加载 CANN 环境 pip install --no-deps -r requirements.txt python3 inference.py

关键文件速查：

• inference.py—— 推理入口：NPU 前向、计时、打印全部机器契约标记；
• runner_lib.py—— 共享 helper：确定性贪心解码、方向推导、上下文构建；
• requirements.txt—— 21 个精确 pin 的运行时依赖闭包；
• README.md—— 完整交付说明（固定 revision、SHA-256、实测数据）；
• model/config.json—— 模型超参（8 层 / d_model 512 / 8 头）。

📝 小结

读懂 Kronos-small 的 NPU 推理输出，只需记住三步：

1. 看FORECAST=：[8, 6]连续 K 线预测值，6 列对应 open/high/low/close/volume/amount；
2. 看DIAGNOSTIC_DIRECTION=：由收盘价推导的 7 个 0/1 趋势方向，1为不跌；
3. 看契约标记：设备均为npu:0、CPU_FALLBACK=false、误差为 0、EXIT_CODE=0，即可确认这是一次真实、可信的昇腾 NPU 推理结果。

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