Timestral от Mistral
Семейство открытых базовых моделей для прогноза временных рядов. Версии на 5M, 28M, 123M и 209M параметров. Работают в режиме zero-shot — без дообучения под конкретный ряд
• Прогноз одномерных и многомерных рядов
• Ковариаты: только прошлые и известные на будущее
• До 32 768 шагов истории на входе и до 1024 шагов прогноза за один проход
• #SOTA zero-shot на GIFT-Eval, TIME и fev-bench
• Инференс на PyTorch, CPU или GPU
Зачем нужны такие модели
• Прогноз спроса и продаж, планирование закупок и склада
• Нагрузка на серверы и сети, планирование мощностей
• Финансовые и страховые ряды, оценка рисков
• Промышленность: датчики, вибрации, обслуживание по состоянию
• Энергетика: выработка, потребление, цены на рынке
• Медицина: мониторинг показателей, раннее предупреждение
huggingface.co/mistralai/Timestral-209M
github.com/mistralai/timestral
#timeseries
MAX
Семейство открытых базовых моделей для прогноза временных рядов. Версии на 5M, 28M, 123M и 209M параметров. Работают в режиме zero-shot — без дообучения под конкретный ряд
• Прогноз одномерных и многомерных рядов
• Ковариаты: только прошлые и известные на будущее
• До 32 768 шагов истории на входе и до 1024 шагов прогноза за один проход
• #SOTA zero-shot на GIFT-Eval, TIME и fev-bench
• Инференс на PyTorch, CPU или GPU
Зачем нужны такие модели
• Прогноз спроса и продаж, планирование закупок и склада
• Нагрузка на серверы и сети, планирование мощностей
• Финансовые и страховые ряды, оценка рисков
• Промышленность: датчики, вибрации, обслуживание по состоянию
• Энергетика: выработка, потребление, цены на рынке
• Медицина: мониторинг показателей, раннее предупреждение
huggingface.co/mistralai/Timestral-209M
github.com/mistralai/timestral
#timeseries
MAX
🔥7👍5