Regarding how to use this model, please refer to this GitHub repository
WindFM-Tokenizer
Модель для прогнозирования временных рядов, предназначенная прежде всего для задач прогнозирования выработки ветровой энергии.
559скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 сен 2025
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
NeoQuasar/WindFM-Tokenizer — модель для прогнозирования временных рядов, ориентированная на данные ветроэнергетики. В метаданных Hugging Face указана задача time-series-forecasting, а в README и тегах — область Wind Power. README направляет к репозиторию WindFM для сведений об использовании модели.
Модель распространяется по лицензии MIT. В доступных материалах не приведены сведения об архитектуре, размере, модальностях, поддерживаемых языках или длине контекста, поэтому эти характеристики не описываются.
Сценарии применения
- прогнозирование выработки ветровой электростанции
- оценка будущей мощности ветропарка
- прогнозирование временных рядов в ветроэнергетике
Ограничения
В карточке модели отсутствуют подробные сведения об архитектуре, размере, параметрах входных данных, метриках качества и готовых сценариях применения; для инструкций по использованию README отсылает к внешнему репозиторию.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей
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
Временные ряды пока не поддерживаются.
- Ревизия весов
- 8f610d3