详细介绍
TimesFM（Time Series Foundation Model）由 Google Research 提出，是一类面向时序预测的预训练基础模型。TimesFM 采用 decoder-only 架构，针对长上下文与不确定性建模进行了优化，支持连续分位数预测和可扩展的上下文长度。开源仓库包含模型实现、训练与推理代码、示例配置以及若干预训练检查点，便于研究与工程复现。
主要特性
- 预训练基础模型：提供多版本/规模的预训练检查点以便下游微调或直接推理。
- 长上下文支持：适配较长的时序上下文以提升长期预测能力。
- 不确定性估计：支持连续分位数预测（quantile head）以输出置信区间。
- 工程化实现：含 PyTorch/Flax 支持、示例脚本与性能优化选项。
使用场景
- 需求预测与库存管理：零售与供应链的需求波动预测。
- 能耗与流量预测：电网负荷、网络流量与基础设施指标预测。
- 金融时间序列：短中期价格/风险预测与置信区间评估。
- 研究与基线：作为时序模型研究与对比基准的预训练模型。
技术特点
- 架构：decoder-only transformer，针对时序数据做了输入编码与归一化处理。
- 可扩展性：支持异构后端（PyTorch/Flax）、quantile head 插件以及 covariate（外生变量）输入。
- 性能：提供异步/并行推理和针对不同硬件的优化配置。