TimesFM：不需微调就能预测销售额的 Google 开源时间序列模型（ICML 2024 背书）

Google 开源的 TimesFM 时间序列预测模型，直接用历史数据就能预测销售额和流量，CPU 即可跑，商用免费并可集成到 BigQuery/表格。

简介

Google 开源了一个时间序列预测模型 TimesFM，直接可以用来预测销售额、流量等。最令人惊讶的是无需微调，直接用历史数据就能预测，准确率也相对可观。

使用流程

• 导入数据
• 运行预测
• 读取结果

整个过程非常直觉，不需要具备 AI 专业背景。

技术要点

• 预训练数据量：100 亿个时间数据点
• 模型参数：2 亿
• 运行平台：CPU 即可，不需要 GPU

亮点

• 可以直接集成到 BigQuery 和 Google 表格
• Apache 2.0 许可证，商用免费
• 有论文背书（ICML 2024）

如果想要尝试，可以前往项目地址获取：

• 项目地址： https://github.com/google-research/timesfm

小结

对于做销售预测的工作流，这个工具确实省事，省时省力。