Перейти к основному содержимому
ToolPotion
ИИ-советник
Отправить

Chronos-2 — Модель прогнозирования временных рядов

Рекомендовано

Chronos-2 — это модель временных рядов с 120 миллионами параметров, предназначенная для прогнозирования без обучения. Она поддерживает различные задачи прогнозирования и эффективна, обеспечивая более 300 прогнозов в секунду на одном GPU A10G.

Открыть модель
Поделиться
Открыть модель
Поделиться

Chronos-2 — это продвинутая модель временных рядов, разработанная компанией Amazon и размещенная на Hugging Face. С 120 миллионами параметров она специально создана для прогнозирования без обучения, что делает её мощным инструментом как для исследователей, так и для практиков в области искусственного интеллекта. Модель поддерживает задачи прогнозирования с одним и несколькими временными рядами, а также с учетом ковариат, всё в рамках одной архитектуры, что упрощает процесс генерации точных прогнозов.

Читать далее

Вдохновленная кодировщиком T5, Chronos-2 использует механизм группового внимания, который позволяет эффективно обучаться в контексте, используя связанные временные ряды и ковариаты. Этот инновационный подход позволяет модели производить многошаговые квантильные прогнозы, которые необходимы для различных приложений в анализе временных рядов. Модель была обучена на разнообразных наборах данных, включая как реальные, так и крупномасштабные синтетические данные, достигнув передовой точности без обучения на таких бенчмарках, как fev-bench, GIFT-Eval и Chronos Benchmark II.

Одной из выдающихся особенностей Chronos-2 является её эффективность. Она может выдавать более 300 прогнозов временных рядов в секунду при развертывании на одном GPU A10G, что делает её подходящей для приложений с высокой нагрузкой. Модель поддерживает как GPU, так и CPU для вывода, обеспечивая гибкость для различных сред развертывания. Для тех, кто хочет интегрировать Chronos-2 в свои рабочие процессы, её можно легко развернуть на Amazon SageMaker с использованием AutoGluon-Cloud, что требует минимальной настройки и предоставляет высокоуровневый Python API. Это позволяет пользователям вводить DataFrame pandas и получать прогнозы всего за несколько строк кода.

В дополнение к возможностям развертывания, Chronos-2 предназначена для экспериментов и локального вывода, что делает её доступной для разработчиков и исследователей, желающих исследовать её функциональные возможности. Архитектура модели поддерживает максимальную длину контекста 8192 и максимальную длину предсказания 1024, что позволяет проводить комплексный анализ данных временных рядов. В целом, Chronos-2 представляет собой значительный шаг вперед в области прогнозирования временных рядов, предоставляя пользователям надежный и эффективный инструмент для их потребностей в прогнозировании.

  • КатегорияПрогнозирование и предиктивная аналитика
  • РазвёртываниеОблако
  • ПлатформыВеб

  • 120M параметров

  • Поддерживает прогнозирование с одним и несколькими временными рядами

  • Механизм группового внимания для эффективного обучения

  • Многошаговые квантильные прогнозы

  • Более 300 прогнозов в секунду на GPU A10G

  • Поддерживает вывод на GPU и CPU

  • Максимальная длина контекста: 8192

  • Максимальная длина предсказания: 1024

  1. Получите доступ к странице Hugging Face для Chronos-2.

  2. Загрузите модель Chronos-2 с использованием предоставленного API.

  3. Настройте свою среду для вывода, обеспечив совместимость с pandas.

  4. Интегрируйте Chronos-2 в ваше приложение или рабочий процесс анализа.

  5. При необходимости выполните дообучение модели, используя ваши конкретные наборы данных.

  • Финансовое прогнозирование
  • Управление цепочками поставок
  • Прогнозирование потребления энергии
  • Прогнозирование продаж
  • Прогнозирование погоды

От Amazon

Отзывы о Chronos-2

Загрузка...

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Chronos-2

GluonTS

AI-фреймворки

GluonTS — это пакет Python для вероятностного моделирования временных рядов, использующий модели глубокого обучения, построенные на PyTorch и MXNet. Он обеспечивает точное…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-фреймворки

Пакет Python для вероятностного моделирования временных рядов, использующий модели глубокого обучения, построенные на PyTorch и MXNet. Он обеспечивает точное…GluonTS — это пакет Python для вероятностного моделирования временных рядов, использующий модели глубокого обучения, построенные на PyTorch и MXNet. Он обеспечивает точное…

ИИ-модели и LLM
Топ-50: AI-фреймворки

TimesNet

AI-модели

TimesNet — это базовая модель для общего анализа временных рядов, преобразующая одномерные ряды в двумерное пространство для улучшения моделирования. Она достигает передовых…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-модели

Базовая модель для общего анализа временных рядов, преобразующая одномерные ряды в двумерное пространство для улучшения моделирования. Она достигает передовых…TimesNet — это базовая модель для общего анализа временных рядов, преобразующая одномерные ряды в двумерное пространство для улучшения моделирования. Она достигает передовых…

ИИ-модели и LLM
Топ-5: AI-модели

Prophet

AI-фреймворки

Prophet — это процедура прогнозирования с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Она предназначена для временных рядов с сильными сезонными эффектами и множеством…

Прогнозирование и предиктивная аналитика
Открыть инструмент

AI-фреймворки

Процедура прогнозирования с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Она предназначена для временных рядов с сильными сезонными эффектами и множеством…Prophet — это процедура прогнозирования с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Она предназначена для временных рядов с сильными сезонными эффектами и множеством…

Прогнозирование и предиктивная аналитика
Топ-50: AI-фреймворки

LSTNet

AI-репозитории на GitHub

LSTNet — это модель глубокого обучения, разработанная для прогнозирования временных рядов. Она эффективно моделирует как долгосрочные, так и краткосрочные временные…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Модель глубокого обучения, разработанная для прогнозирования временных рядов. Она эффективно моделирует как долгосрочные, так и краткосрочные временные…LSTNet — это модель глубокого обучения, разработанная для прогнозирования временных рядов. Она эффективно моделирует как долгосрочные, так и краткосрочные временные…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

LTSF-Linear

AI-репозитории на GitHub

LTSF-Linear — это официальная реализация PyTorch для статьи «Эффективны ли трансформеры для прогнозирования временных рядов?». Она представляет семейство линейных моделей (Linear,…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Официальная реализация PyTorch для статьи «Эффективны ли трансформеры для прогнозирования временных рядов?». Она представляет семейство линейных моделей (Linear,…LTSF-Linear — это официальная реализация PyTorch для статьи «Эффективны ли трансформеры для прогнозирования временных рядов?». Она представляет семейство линейных моделей (Linear,…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

PredictHQ

AI-приложения

PredictHQ — это платформа реального контекста, которая улучшает ИИ и прогнозирование, интегрируя данные о глобальных событиях. Она помогает компаниям улучшить планирование и…

Прогнозирование и предиктивная аналитикаРозничная торговля и потребительские товары

№47 в Путешествия и гостеприимство

Открыть инструмент

AI-приложения

Платформа реального контекста, которая улучшает ИИ и прогнозирование, интегрируя данные о глобальных событиях. Она помогает компаниям улучшить планирование и…PredictHQ — это платформа реального контекста, которая улучшает ИИ и прогнозирование, интегрируя данные о глобальных событиях. Она помогает компаниям улучшить планирование и…

Прогнозирование и предиктивная аналитикаРозничная торговля и потребительские товары
№47 в Путешествия и гостеприимство

Informer2020

AI-репозитории на GitHub

Репозиторий Informer2020 на GitHub предоставляет реализацию модели Informer на PyTorch, предназначенную для эффективного прогнозирования временных рядов с длинными…

ИИ-модели и LLM
Открыть инструмент

AI-репозитории на GitHub

Репозиторий Informer2020 на GitHub предоставляет реализацию модели Informer на PyTorch, предназначенную для эффективного прогнозирования временных рядов с длинными…

ИИ-модели и LLM
Топ-250: AI-репозитории на GitHub

Nixtla предлагает решения для прогнозирования временных рядов и обнаружения аномалий корпоративного уровня. Используя передовые технологии ИИ, он предоставляет точные прогнозы и…

Прогнозирование и предиктивная аналитикаРозничная торговля и потребительские товары

№7 в Энергетика и ЖКХ

Открыть инструмент

Предлагает решения для прогнозирования временных рядов и обнаружения аномалий корпоративного уровня. Используя передовые технологии ИИ, он предоставляет точные прогнозы и…Nixtla предлагает решения для прогнозирования временных рядов и обнаружения аномалий корпоративного уровня. Используя передовые технологии ИИ, он предоставляет точные прогнозы и…

Прогнозирование и предиктивная аналитикаРозничная торговля и потребительские товары
№7 в Энергетика и ЖКХ
1 из 8