Datawhale干货 

作者：YueTan，AI开源项目

背景

GitHub，国际知名社交网站，汇集了全球众多开源项目，卡脖子留下的一口新鲜空气。细心的人可能注意到，我公众号logo就借鉴了github经典配色

如何谈笑风生地做一个开源项目呢？可以做做资料的收集，也就是github惯用的awesome系列。awesome一个研究方向，awesome面试经验，甚至还可以awesome的awesome。

曾做过一个深度学习时序预测工具，也有100star。据我微薄的经验，分享一点开源机器学习的经验。这篇简单的文章，也算多年总结。对时序有兴趣的家人们，也欢迎尝试和参与项目。

github.com/LongxingTan/Time-series-prediction

一: 明确需求、愿景、商业模式

第一步看似没有硬核知识，却最不可小觑。

需求 Requirements

选择自己擅长或喜欢的方向，或有热度的风口方向。好的项目不会被埋没，但流行与否取决于这个方向池子有多大，大致决定了其star上限。

我选择时序是因为18年学编程时做的第一个分析就是时序，之后又一直惯用TensorFlow。所以习惯性地，把二者掺在一起做成撒尿牛丸T(ensor)F(low) T(ime)S(eries)

不曾想，风向很快转了，PyTorch突起，涌现了很多PyTorch时序库，少有人愿意再做Tensorflow，但上限也低。tf2.0后，写法完全变了，不得不重构一版。起了个大早，赶了个晚集。

总之，针对需求，结合自身，参考热点，量力而行，充分发挥先发优势。

愿景 Vision

我最初的设想是功利的，转码简历上留了github地址，好歹写个像样的项目。后来参加比赛，我的愿景变成了全球最好的比赛时序预测工具。正是这个愿景激励着我参加了几场比赛，希望之后能抽出时间在那些“全球”、“世界”开头的比赛里勇夺Top。时间允许的话，更应该像transformers那样支持tftorchjax的全面工具。

商业模式 Business

开源的另一大问题是，如何可持续？一些面向KPI开源的大厂，几个commit后已完成KPI就不再维护了。反观一些个人大佬，可以借开源养活自己，文档收费、培训收费、咨询收费等。市场经济里，一定要牢记：

我收到过一个外国小伙的咨询，希望和我合作预测博彩。给劝退了，要真能预测，我早就不在工地起早贪黑了。也曾试图在项目里附上了微信打赏码，但人微言轻，至今没有一分钱赞助。

后来不得不改变商业模式，打比赛。天池气象比赛曾有机会收手，但最后一刻被小号绝杀，奖金立减三万，摩托变单车。只好继续上路，“以赛养包”。

当然，明确开源许可证，避免潜在法律风险。

二: 情报调研

根据需求进行情报调研。零基础，即使有了方向，往往不知从何入手。最简单的当然是临摹别人，一是学习其写法和规范，二是调研其优势和不足，三是确认这个方向未来是否值得继续，是否还有好果子摘。

调研中我找了另一个时序包pytorch-forecasting，学到了很多开源规范性的东西。还去领英加了作者，商业吹嘘一波。时序预测岂止没有免费午餐，付费都不一定能吃上。我本意是多经历比赛的洗礼，在支持模型方面更独到。

明确了需求，收集了情报之后。完成设计文档，设计时尽量保证可扩展、可维护。

三: 明确工程规范

经历所限，我既没有科班经历，也没有软件开发的流程洗礼，很虚。起初，仓库一两百star的时候，根本不是一个包，而是一个demo集合。之后，发现一个完备的Python机器学习包，应该包括测试、文档、CI/CD、示例、构建打包等环节，一点点加了上去。

之后补上的包括代码规范，测试覆盖率，安全扫描等。走了很多弯路之后，发现有一本书已经介绍的很全面了，《publishing python packages》。

四: 细化需求

继续完善设计文档，细化需求。比如最基础的，支持哪个或哪些模型？

设计时，涉及到边界问题，必须清晰。这是团队合作的基础，即使是单人项目，何尝不是在和昨天的自己合作？

以我的为例，支持单变量、多变量、单步、多步，后续是否支持分类、异常检测等任务。

• 实现不同任务的深度学习方法(单变量、多变量、单步、多步、预测、回归、异常）

• 实现不同模型(rnncnntransformer, deepar, informer等后台模型）

• 方便的配置，具备较规范的文档、测试、使用样例等

五：写代码

有了设计文档、工程规范、细化需求之后，就差一个写代码的了。

短期milestone：一个完整的包，包括设计文档，注释、可安装包、colab实例等
，复现几个比赛的top solution，争取复现出相对不错的成绩。

文档：我选择的是Sphinx

测试：unittest或Pytest，注重测试用例和测试覆盖率

其实，很多开源项目的代码质量相对是好的，是值得学习的。

六: 营销推广

好的质量很重要，但好的营销更重要。推广之前，需要项目已达到较高的完成度，否则又会走我的弯路。甚至制定开发计划时，也配套一个推广计划。

一个好的项目要有个logo吧，我花5分钟设计的

一个方便民族主义营销的项目，得有个古风名字吧，比如伏羲、八戒、封神榜、山海经之类。配上一句“不转不是中国人”的宣传，想不火都难。我非常喜欢的辛弃疾的一句词：“青山遮不住，毕竟东流去。江晚正愁余，山深闻鹧鸪”。所以tfts的中文名为“东流”，寓意着时间序列问题犹如滔滔江水，滚滚东流，多少离谱预测，都付笑谈中；又犹如黄河泛滥，一发而不可收拾。

• 被动推广：项目初期，有幸得到爱可可老师推广，一天涨了几十star，首次过百，我仍记得那天的兴奋，大佬青睐真是事半功倍。前面介绍的Pytorch-forecasting，接受过TheSequence专访，之后没几天star远远超过我，一骑绝尘，什么是国际巨星啊

  

• 主动推广：可以自己去社区多写一些示例文章。某厂，star送开发者礼物的事还是要避免。由于机器学习的独特，文章能推广，比赛也能推广。不过激烈赛事，不是我们零基础混的。还可以写一些论文到opensource，arxiv等推广。
• 另外，建立微信、slack、discord社群也是不错的运营方式，可以更真实贴近用户需求。路子可以野一点，为了这碗醋，多包几顿饺子。我甚至想过录一些时序视频来宣传，反过来我这篇文章何尝不是tfts的另类推广呢。

七: 维护更新

很惭愧，因为工作性质，我经常整年断更。除了代码更新，我觉得最起码的要求，是认真回答issue里提的问题，之前很多同事经常重复的一句话：没有愚蠢的问题，只有愚蠢的答案。我一开始，看到很基础的问题不愿意花时间回应，这是不对的；然后就是积极bugfix。可虑用github自带的project功能进行项目规划与管理，也就是认真用项目管理和产品的角度对待自己的开源。为开源世界做一点微小的工作，使得人人有丹炼，人人有源开。干货学习，点赞三连↓