TiRex: Предсказания временных рядов с нулевым обучением

Модель TiRex для прогнозирования временных рядов с нулевым обучением, основанная на xLSTM.

0/5
0 скачиваний
0 отзывов
TiRex: Предсказания временных рядов с нулевым обучением
Подходит для задач:
Time Series Forecasting

Описание

Краткое описание

TiRex — это предварительно обученная модель прогнозирования временных рядов с 35 миллионами параметров, основанная на архитектуре xLSTM. Она демонстрирует выдающиеся результаты и позволяет выполнять прогнозирование без дополнительного обучения на пользовательских данных. Модель предоставляет как точечные, так и квантильные оценки, что полезно для оценки неопределенности прогнозов.

Возможности модели

  • Прогнозирование без обучения (Zero-Shot Forecasting): TiRex — это предварительно обученная модель, которая выполняет прогнозирование временных рядов без необходимости дополнительного обучения на ваших данных. Просто скачайте и используйте её.

  • Квантильные предсказания: TiRex предоставляет как точечные, так и квантильные оценки, что позволяет оценить диапазон возможных значений и неопределенность прогнозов.

  • Современная производительность на длинных и коротких горизонтах: TiRex достигает высоких показателей в различных бенчмарках прогнозирования временных рядов, таких как GiftEval и ChronosZS. Эти бенчмарки показывают, что TiRex обеспечивает отличную производительность как для долгосрочного, так и для краткосрочного прогнозирования.

Применение

TiRex идеально подходит для задач, где требуется быстрое и точное прогнозирование временных рядов без трудоемкого процесса обучения. Модель может быть использована в различных отраслях, включая финансы, ритейл, производство и логистику, для прогнозирования спроса, цен, трафика и других временных рядов.

Установка

Установка с дополнительными адаптерами ввода/вывода:

Вы также можете установить TiRex со всеми дополнениями сразу:

В настоящее время TiRex протестирован только на Linux и MacOS.

Быстрый старт

Расширенный пример быстрого старта доступен в файле . Этот ноутбук также показывает, как использовать различные типы входных и выходных данных временных рядов. Вы можете запустить его в Google Colab.

Мы также предоставляем ноутбуки для запуска бенчмарков: GiftEval и Chronos-ZS.

Ссылки

NX-AI/TiRex

Предпросмотр файлов

В этой модели нет файлов для предпросмотра.

Просмотры

Скачивания

Похожие модели

Кейсы внедрения

Обсудите модель
с топами рынка в бизнес чате
Есть вопросы по модели?
Написать автору

Оценка

Детали модели

Автор: Qubu Team
Объем: 270.35 МБ
Комментарии: 0
Просмотры: 7
Скачивания: 0
Лицензия: MIT
Дата добавления: 04.05.2026

Автор

Qubu Team

Qubu Team

Команда

Профиль команды
Загрузка...
Загрузка комментариев...