NX-AI/tirex

해결하는 문제

TiRex는 사용자가 자신의 특정 데이터셋으로 모델을 학습시킬 필요 없이 고정밀 시계열 예측을 제공하도록 설계되었습니다. 사전 학습된 접근 방식을 사용하여 단기 및 장기 기간 모두에서 신뢰할 수 있는 예측을 수행하는 문제를 해결합니다.

작동 원리

xLSTM 아키텍처를 기반으로 하는 TiRex는 35M 파라미터 모델로, 향상된 인컨텍스트 학습(in-context learning)을 활용하여 제로샷 예측을 수행합니다. 미래 값에 대해 점 추정치와 분위수 추정치를 모두 생성할 수 있습니다. 예측 외에도 시계열 분류 및 회귀 작업에 모델을 사용할 수 있습니다.

대상 사용자

처음부터 커스텀 모델을 학습시키는 오버헤드 없이 즉각적이고 고성능인 예측, 분류 또는 회귀가 필요한 시계열 데이터 과학자 및 연구자.

주요 특징

• 제로샷 기능: 사용자 데이터에 대한 학습 없이 미래 값을 예측합니다.
• 다양한 출력: 점 추정치와 분위수 추정치를 모두 제공합니다.
• 광범위한 적용: 예측, 분류 및 회귀를 지원합니다.
• 최적화: 최적화된 추론을 위해 ONNX 모델로 제공되며, 호환되는 GPU에서 성능 향상을 위해 커스텀 CUDA kernels를 지원합니다.