/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
tsicl
Опубликована
14 июн 2026

TS-ICL

Прогноз временных рядовTime_series → time_series6 профессий

TS-ICL — foundation model для прогнозирования временных рядов с весами PyTorch и библиотекой tsicl.

51скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены7 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

TS-ICL — модель временных рядов из репозитория taharnbl/TS-ICL, связанная с проектом EDF-Lab/ts-icl. Это foundation model для прогнозирования временных рядов; в метаданных Hugging Face указана задача time-series-forecasting и библиотека tsicl. Репозиторий содержит веса PyTorch, а README сообщает об установке библиотеки командой pip install tsicl.

Модель предназначена для прогнозирования временных рядов. В тегах также упомянута импутация временных рядов, но она не указана среди подтверждённых задач каталога. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования в доступных данных не раскрыты. Размер модели, контекст и поддерживаемые языки не описаны.

Сценарии применения

  • прогнозирование значений временного ряда
  • оценка будущей динамики наблюдений
  • использование foundation model для задач прогнозирования временных рядов

Ограничения

В доступных данных не приведены сведения о качестве, поддерживаемых форматах входных рядов или ограничениях применения. Лицензия указана как other, поэтому её конкретные условия следует уточнить в репозитории.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TS-ICL: A Flexible Time-Index Foundation Model for Time Series via In-Context Learning

Installation

pip install tsicl

Source code available at GitHub - EDF-Lab/ts-icl.

Example notebooks can be found at GitHub - EDF-Lab/ts-icl/notebooks.

Check also the doc here.

License

TS-ICL weights and code are released under a non-commercial license, see LICENSE.

Citation

If you use TS-ICL for research purposes, please consider citing the associated TS-ICL paper:

@article{lenaour2026tsicl,
  title={TS-ICL: A Flexible Time-Indexed Foundation Model for Time Series via In-Context Learning},
  author={Le Naour, Etienne and Nabil, Tahar and Petralia, Adrien},
  journal={arXiv preprint arXiv:2606.05878},
  year={2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · tsicl

Нельзя запустить

Временные ряды пока не поддерживаются.

Ревизия весов
19c9403

0 моделей