This is a specialised version of the official pretrained TiRex-2 model which we trained on datasets that do not overlap with Gift-Eval and Gift-Eval-Pretrain.
For more information please see TiRex-2.
TiRex-2-gifteval-zs
Специализированная версия TiRex-2 для прогнозирования временных рядов и оценки на Gift-Eval без пересечения обучающих данных с бенчмарками.
251скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 окт 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
NX-AI/TiRex-2-gifteval-zs — специализированная версия официальной предварительно обученной модели TiRex-2, представленная разработчиком NX-AI. Она предназначена для прогнозирования временных рядов и обучена на наборах данных, которые не пересекаются с Gift-Eval и Gift-Eval-Pretrain, поэтому подходит для оценки на этих бенчмарках без такого пересечения данных. Репозиторий использует библиотеку tirex-2 и содержит веса PyTorch.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о размере, длине контекста, поддерживаемых языках и дополнительных ограничениях качества.
Сценарии применения
- прогнозирование значений временных рядов
- оценка качества прогнозирования на Gift-Eval
- сравнение прогнозных моделей без пересечения обучающих и тестовых наборов
Ограничения
Специализация на данных без пересечения с Gift-Eval и Gift-Eval-Pretrain ограничивает интерпретацию результатов вне этих условий оценки. Другие сведения о качестве и пределах применимости в предоставленных данных не описаны.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · tirex-2
Временные ряды пока не поддерживаются.
- Ревизия весов
- c94872d