SalesforceAIResearch/uni2ts
Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers
What it solves
Uni2TS は、Universal Time Series Transformers の開発のための統一フレームワークを提供することを目的として設計されています。特定のデータセットごとにモデルを用意する必要なく、さまざまな時系列データセットに対して大規模な事前学習、ファインチューニング、ゼロショット予測を実現する課題に取り組みます。
How it works
このライブラリは PyTorch 上に構築されており、推論には GluonTS、データロードには Hugging Face datasets ライブラリと統合されています。標準的な Moirai モデルや Moirai‑MoE（Mixture of Experts）バリアントなど、さまざまなモデルアーキテクチャをサポートします。フレームワークは CLI を提供し、Hydra を用いた設定管理により、事前学習、ファインチューニング、評価ジョブを管理できます。
Who it’s for
このツールは、時系列予測に取り組む AI 研究者や開発者、特に時系列データの基礎モデル（foundation model）を活用したい方を対象としています。
Highlights
- Universal Forecasting：Moirai や Moirai‑MoE などの事前学習済みモデルを使用したゼロショット予測をサポート。
- Comprehensive Pipeline：大規模事前学習、カスタムデータセットでのファインチューニング、MSE、MASE、CRPS などの指標による評価を含むツール群を提供。
- Flexible Data Handling：wide、long、wide_multivariate といった複数のデータセットタイプをサポートし、Hugging Face エコシステムと統合。
- MoE Integration：スパースな Mixture of Experts を利用した Moirai‑MoE を実装し、時系列基礎モデルの能力を強化します。