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IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

预训练模型Github多变量预测模型开源项目时间序列预测TinyTimeMixers零样本学习Huggingface

IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。

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介绍相关项目
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time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
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PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
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GithubGranite-7b-baseHuggingfaceIBM大模型开源开源项目模型语言模型
Granite-7b-base是IBM推出的开源模型，基于Meta Llama2-7B架构开发，提供4k个上下文tokens，主要适用于英语语境。此模型通过IBM精心挑选的数据进行训练，并提供开放许可用于社区和商业应用。尽管存在一些风险与局限性，其结构和应用案例显示出显著的研究潜力。
moirai-1.0-R-large - 基于Transformer的通用多变量时序预测模型
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Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型，通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计，支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署，拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。
granite-8b-code-base-4k - 多语言代码处理和优化的开源模型
GithubGranite-8B-Code-Base-4KHuggingfaceIBM Research代码生成开源项目机器学习模型编程语言
Granite-8B-Code-Base-4K是IBM Research推出的开源代码生成模型，旨在跨多种编程语言执行代码生成、解释与修复任务。采用两阶段训练策略处理海量数据以提升模型的理解能力和任务执行效率，适用于软件开发中的多种应用场景。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列，并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异，提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon，用户可轻松进行模型集成和云端部署，提升预测性能和应用的灵活性。
timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
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timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
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