模型详情
模型介绍
中文整理TimesFM 2.5（Transformers）
模型用途
TimesFM（时间序列基础模型）是一个用于时间序列预测的预训练解码器-only模型。本仓库包含官方TimesFM 2.5 PyTorch版本的Transformers移植版本。
主要能力
该模型支持以下功能：
基于分片（patch）的时间序列上下文输入
解码器-only自注意力结构
点预测和分位数预测
输入输出
输入：基于分片的时间序列上下文数据
输出：点预测结果和分位数预测结果
运行要求
模型来源：google/timesfm-2.5-200m-pytorch
转换后的检查点保留了原始架构和预测行为
基本用法
该模型已集成到Transformers中，类名为TimesFm25ModelForPrediction。
限制
本模型卡片未提供相关限制说明。
许可证
本模型卡片未提供许可证相关信息。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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