/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
PyTorch
Опубликована
17 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

forecastagent-v1.0

shinydatatech
Прогноз временных рядовTime_series → time_series

ForecastAgent 1.0 — модель на базе xLSTM для zero-shot и вероятностного прогнозирования временных рядов с выдачей квантилей.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 июл 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

ForecastAgent 1.0 — модель прогнозирования временных рядов от ShinyDataTech на основе архитектуры xLSTM с временными и вариативными микшерами. В README указано около 82,5 млн параметров; модель предназначена для zero-shot и дообученного вероятностного прогнозирования временных рядов и выдаёт девять квантилей от 10-го до 90-го процентиля.

Модель подходит для построения вероятностных прогнозов по временным рядам без настройки под конкретный ряд, а также для прогнозирования после дообучения. Для загрузки и использования разработчик предлагает Python SDK forecast-agent-sdk. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • zero-shot прогнозирование временных рядов
  • вероятностное прогнозирование с оценкой квантилей
  • получение интервалов неопределённости прогноза
  • дообучение модели для прогнозирования временных рядов

Ограничения

README не описывает ограничения точности, поддерживаемые частоты или длину входных и прогнозных последовательностей.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ForecastAgent 1.0

ForecastAgent 1.0 is a zero-shot and fine-tuned time series forecasting foundation model powered by an xLSTM backbone architecture.

Model Details

  • Backbone: xLSTM (based on temporal/variate mixers)
  • Parameters: ~82.5M
  • Task: Zero-Shot Probabilistic Time Series Forecasting
  • Output: 9 Quantiles (10% to 90% percentiles)
  • License: Apache-2.0

Usage

You can load and use this model directly using the forecast-agent-sdk Python SDK:

from forecastagent import ForecastAgent

# Load the model from Hugging Face
agent = ForecastAgent.from_pretrained("shinydatatech/forecastagent-v1.0")

# Input target history (e.g., hourly electricity consumption)
history = [10.2, 11.5, 12.1, 11.8, 13.0, 14.5, 15.2, 14.8, 13.9, 13.1]

# Predict 24 steps forward
results = agent.predict(
    target=history,
    prediction_length=24,
    freq="h"
)

print("Median Forecast:", results["median"])
print("10th percentile:", results["lower"])
print("90th percentile:", results["upper"])

Developers & Licensing

Developed by ShinyDataTech (shinydatatech@gmail.com). Licensed under Apache 2.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · PyTorch

Нельзя запустить

Временные ряды пока не поддерживаются.

Ревизия весов
85c62dc

0 моделей

    Создать бенчмарк