Test TinyTimeMixer (TTM)
For the official TTM model, please see: https://huggingface.co/ibm-granite/granite-timeseries-ttm-v1
Характеристики
- Параметры
- 1 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- tinytimemixer · dense
- Опубликована
- 16 авг 2024
Ссылки
test-ttm-v1
Тестовая модель TinyTimeMixer от IBM Research для прогнозирования временных рядов.
1 889скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 авг 2024
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
ibm-research/test-ttm-v1 — тестовая модель на архитектуре TinyTimeMixer от IBM Research. В карточке указано, что за официальной моделью TTM следует обратиться к её отдельной карточке; этот репозиторий обозначен как тестовый. Метаданные относят модель к прогнозированию временных рядов и указывают класс TinyTimeMixerForPrediction, около 1 млн параметров и формат safetensors.
Модель предназначена для проверки или демонстрации работы с задачей прогнозирования временных рядов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведений о поддерживаемых языках, контекстном окне или качестве прогнозов.
Сценарии применения
- Проверка загрузки модели прогнозирования временных рядов
- Экспериментальное построение прогнозов по временным рядам
Ограничения
README обозначает репозиторий как тестовый и отсылает к официальной модели TTM. Качество и практическая пригодность этого чекпойнта не описаны.
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 488моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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.
- Класс архитектуры
- TinyTimeMixerForPrediction
- Ревизия весов
- d41dd38