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IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

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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
tiny-random-working-LongT5Model - LongT5架构的轻量级随机初始化模型
GithubHuggingfaceMIT许可证代码共享开源协议开源项目模型自由软件软件许可
tiny-random-working-LongT5Model是一个基于LongT5架构的轻量级随机初始化模型。该项目为处理长文本序列任务提供了简化实现。模型采用随机参数初始化，可作为研究人员和开发者快速实验的工具。它适用于探索LongT5架构特性，尤其适合资源受限环境或概念验证阶段。然而，由于项目描述信息有限，建议补充更多关于模型具体功能、性能特点或应用场景的详细信息，以增强SEO描述的信息量和吸引力。
Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库，整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务，提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码，为时间序列研究提供全面的参考。
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tiny-mixtral是一个专为开发测试和CI/CD流程设计的轻量级随机模型。该项目未经训练，不适用于实际应用推理，但为开发者提供了快速验证系统集成和部署流程的工具。作为一个小型模型，tiny-mixtral在开发和测试环境中发挥着重要作用，特别是在不需要使用大型预训练模型的场景下。
LiteLlama-460M-1T - 轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力
GithubHuggingfaceLiteLlama大语言模型开源项目数据集机器学习模型模型训练
LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目，将模型参数优化至460M，并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器，在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载，是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
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TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
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T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1195k-token-2.5T - TinyLlama项目中的1.1B模型实现高效计算
GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
TinyLlama通过创新方法，在2.5万亿tokens数据集上实现预训练，紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率，适用于多种开源项目。
tsbs - 开源时间序列数据库性能测试工具集
GithubTSBS基准测试开源项目性能测试数据库时间序列
TSBS是一个开源的时间序列数据库基准测试工具集,支持多种主流数据库如TimescaleDB和InfluxDB。它可模拟DevOps和IoT场景,生成测试数据并评估数据写入和查询性能。TSBS提供了完整的测试流程,包括数据生成、加载和查询执行,有助于用户全面评估和选择最适合需求的时间序列数据库。
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