/ Модель

Характеристики

Параметры
99,1 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Библиотека
chronos-forecasting
Опубликована
24 ноя 2025

chronos-2-synth

Прогноз временных рядовTime_series → time_series3 профессии

Chronos-2-Synth — модель архитектуры T5 для прогнозирования временных рядов, обученная только на синтетических одномерных и многомерных данных.

381 тыс.скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены3 дек 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

Chronos-2-Synth — вариант модели Chronos-2, разработанный AutoGluon и обученный только на синтетических одномерных и многомерных временных рядах. Модель предназначена для прогнозирования временных рядов и относится к архитектуре T5; размер составляет 99,1 млн параметров.

Модель принимает временные ряды и выдаёт прогнозы. Лицензия Apache-2.0 разрешает её использование на условиях этой лицензии. Карточка не описывает отдельные прикладные отрасли или ограничения качества.

Сценарии применения

  • прогнозирование будущих значений одномерного временного ряда
  • прогнозирование нескольких связанных временных рядов
  • эксперименты с прогнозированием на синтетических данных

Ограничения

Обучение проводилось только на синтетических временных рядах; переносимость на реальные данные в карточке не охарактеризована.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chronos-2-Synth

This is a variant of the Chronos-2 model which has only been trained on synthetic univariate and multivariate data. For usage and details on the Chronos-2 model, please refer to https://huggingface.co/autogluon/chronos-2.

Citation

If you find Chronos-2 useful for your research, please consider citing the associated paper:

@article{ansari2025chronos2,
  title        = {Chronos-2: From Univariate to Universal Forecasting},
  author       = {Abdul Fatir Ansari and Oleksandr Shchur and Jaris Küken and Andreas Auer and Boran Han and Pedro Mercado and Syama Sundar Rangapuram and Huibin Shen and Lorenzo Stella and Xiyuan Zhang and Mononito Goswami and Shubham Kapoor and Danielle C. Maddix and Pablo Guerron and Tony Hu and Junming Yin and Nick Erickson and Prateek Mutalik Desai and Hao Wang and Huzefa Rangwala and George Karypis and Yuyang Wang and Michael Bohlke-Schneider},
  year         = {2025},
  url          = {https://arxiv.org/abs/2510.15821}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · chronos-forecasting

Нельзя запустить

Временные ряды пока не поддерживаются.

Класс архитектуры
Chronos2Model
Ревизия весов
3607918

0 моделей