Models

NVIDIA Kumo Forecast: Zeitreihenprognose mit Mustersuche und Erklärbarkeit

nvidia time-series forecasting open-source

Idee

Kumo Forecast (früher NV-Tesseract Forecasting) ist ein multivariates Prognosemodell. Basis ist der MOMENT-1-large-Encoder (rund 340 Millionen Parameter, eingefroren) mit trainierbarem Forecasting-Head.

Bausteine

  • Direkte Prognose: Der Head sagt Werte für den gewünschten Horizont voraus; längere Horizonte laufen autoregressiv.
  • DARR (Domain-Aware Representation and Retrieval): Per k-Nearest-Neighbor werden ähnliche Muster aus einem separaten historischen DataFrame (context_df) geholt und mit der direkten Prognose verrechnet. Der Einfluss beider Pfade ist einstellbar.
  • Interpretierbarkeit: Pro Horizont gibt es Lag- und Feature-Attributionen sowie Stabilitätsdiagnosen, ohne den Forecaster zu ändern.

Praktisches

  • DataFrame-first-API, Eingaben als pandas, CSV oder JSON mit Zeitstempel und numerischen Spalten.
  • Unterstützte Eingabelängen: 256, 512, 1024 und 2048 Beobachtungen.
  • Demos: Predictive Maintenance (FOX Blueprint) und Plattform-Integration.
  • Code: NVIDIA/Kumo-TS, Gewichte: nvidia/Kumo-Forecast, Lizenz Apache 2.0.

Quelle: Hugging Face Blog