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TimeCraft 是 Microsoft Research 基于扩散模型的合成时间序列数据生成框架。它通过原型字典支持跨领域少样本适应、自然语言控制和目标感知生成，优化合成样本以提升下游任务性能。扩展功能包括因果约束、基础模型预训练的在线增强，以及从不规则观测中生成连续时间序列。

一个基于 TypeScript 的编码代理运行时，增加了监督层，以确保任务通过可验证的证据完成，而不仅仅是模型生成的声明。

Nixtla 提供一个 Python SDK，让您通过简单的 API 密钥调用 TimeGPT —— 一个用于零样本时间序列预测和异常检测的大规模 Transformer 模型。安装包，创建 `NixtlaClient`，即可在任意 pandas DataFrame 上使用 `forecast` 或 `detect_anomalies`。模型作为托管服务运行（提供免费试用 API 密钥），支持微调、外生变量、多序列预测、Snowflake 部署，以及其它语言的客户端库。SDK 为 Apache-2.0 开源，底层模型为闭源。

OpenTSLM 是一个开源库，为 Llama 3.2 和 Gemma LLM 添加原生时序处理功能，支持对医疗信号（ECG、EEG、加速度计等）进行自然语言提示和推理。它提供预训练检查点、简单的 `OpenTSLM` Python API、多个基准任务的推理演示脚本，以及覆盖 MCQ、描述生成和链式思维推理阶段的课程学习训练管道。通过 `pip install opentslm` 安装，从 Hugging-Face 加载模型，并使用提供的脚本进行微调或评估。采用 MIT 许可证。

Facetorch 是一个用于人脸检测和分析的 Python 库。它将开源深度学习模型打包为可移植、可导出的格式，并提供带有检测器和预测器等组件的可配置工具包。