United States
Nixtla/nixtla
TimeGPT-2.1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained transformer for time series trained on over 100B data points. It's capable of accurately predicting various domains such as retail, electricity, finance, and IoT with just a few lines of code 🚀.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🚀 TimeGPT-1: Mô hình nền tảng cho dự đoán chuỗi thời gian và phát hiện bất thường
Mô hình transformer được huấn luyện sẵn, sẵn sàng triển khai, hỗ trợ dự đoán và phát hiện bất thường trên nhiều lĩnh vực như bán lẻ, điện năng, tài chính và IoT.
TimeGPT-1 là một mô hình transformer đã được huấn luyện trước (pre-trained) dành riêng cho bài toán chuỗi thời gian. Được phát triển bởi Nixtla, mô hình này được huấn luyện trên hơn 100 tỷ điểm dữ liệu và có khả năng dự đoán chính xác trên nhiều miền dữ liệu khác nhau chỉ với vài dòng code.
✨ Điểm nổi bật
- Zero-shot Inference: Dự đoán và phát hiện bất thường ngay sau khi cài đặt, không cần huấn luyện thêm.
- Fine-tuning: Tinh chỉnh mô hình trên dữ liệu riêng để cải thiện hiệu suất.
- API Access: Tích hợp dễ dàng qua API mạnh mẽ, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ như JavaScript, Go.
- Add Exogenous Variables: Thêm biến số bên ngoài để tăng độ chính xác.
- Multiple Series Forecasting: Dự đoán đồng thời nhiều chuỗi thời gian.
- Prediction Intervals: Cung cấp khoảng tin cậy cho dự đoán.
- Irregular Timestamps: Xử lý dữ liệu thời gian không đều mà không cần tiền xử lý.
- Snowflake Deployment: Chạy TimeGPT trực tiếp trong môi trường Snowflake.
💡 Vì sao đáng chú ý
TimeGPT khác biệt vì khả năng học chung từ hàng trăm tỷ điểm dữ liệu thời gian, cho phép suy luận zero-shot mà không cần huấn luyện lại từ đầu. Điều này giúp giảm thiểu thời gian triển khai và tăng tính khả dụng ngay lập tức. Phù hợp với các nhóm cần giải pháp dự đoán nhanh chóng mà không muốn xây dựng và huấn luyện mô hình phức tạp.
#TimeSeries #Forecasting #DeepLearning #AIForecasting #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
Chronos-Bolt⚡ (Small) 🚀 Update Feb 14, 2025: Chronos-Bolt models are now available on Amazon SageMaker JumpStart! Check out the tutorial notebook(https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting/blob/main/notebooks/deploy-chronos-to-amazon-sag...
Chronos-Bolt⚡ (Small) 🚀 Update Feb 14, 2025: Chronos-Bolt models are now available on Amazon SageMaker JumpStart! Check out the tutorial notebook(https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting/blob/main/notebooks/deploy-chronos-to-amazon-sag...
TimesFM 3.0 (PyTorch) TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. This repository contains the official PyTorch weights and configurations for TimesFM...
Chronos-Bolt⚡ (Tiny) 🚀 Update Feb 14, 2025: Chronos-Bolt models are now available on Amazon SageMaker JumpStart! Check out the tutorial notebook(https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting/blob/main/notebooks/deploy-chronos-to-amazon-sage...
Chronos-2 Update Jun 5, 2026: ☁️ Deploy Chronos-2 on AWS with AutoGluon-Cloud. Real-time, serverless, or batch inference in 3 lines of code — pandas DataFrames in, forecasts out. Check out the new deployment guide(https://auto.gluon.ai/cloud/stable/...
Chronos-2 Update Jun 5, 2026: ☁️ Deploy Chronos-2 on AWS with AutoGluon-Cloud. Real-time, serverless, or batch inference in 3 lines of code — pandas DataFrames in, forecasts out. Check out the new deployment guide(https://auto.gluon.ai/cloud/stable/...
A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.
Chronos: Pretrained Models for Time Series Forecasting