IBM представила ансамбль моделей Granite для прогнозов временных рядов
IBM Research опубликовала на Hugging Face ансамбль из четырех предобученных моделей Granite. Решение объединяет прогнозы без дообучения и выдает медианные и квантильные оценки.
Ансамбль снижает риск ошибки при выборе одной модели для конкретных данных. Компании получают готовый инструмент для более устойчивых прогнозов в производстве и ритейле.
Ансамбль Granite Timeseries Ensemble включает четыре модели с разными архитектурами: две версии PatchTST, FlowState и Tiny Time Mixers. Метод объединяет их выходы через вероятностное усреднение или адаптивный подход на основе межквартильного размаха.
Решение работает без дообучения и весов, подобранных под данные. Пользователь загружает конфигурацию из Hugging Face, после чего модель скачивает необходимые чекпоинты и формирует точечный прогноз и квантили.
Рецепт и модели доступны по разрешительной лицензии. Разработчики могут расширять ансамбль совместимыми моделями и оценивать его на собственных наборах данных.
По материалам
