Compatibilidade com a importação de modelos de base personalizados para modelos Granite Time Series
A IBM expandiu sua funcionalidade de modelos de base personalizados para proporcionar compatibilidade com os modelos Granite Time Series (TinyTimeMixer e TTM), permitindo que os profissionais importem seus modelos de forecasting TTM multivariados ajustados diretamente para o watsonx.ai e usem a API/SDK de inferência de modelos Time Series. Os modelos Granite Time Series são modelos leves e de código aberto otimizados para forecasting.
Traga seu TTM (ajustado para personalização de domínio multivariado) para o watsonx.ai liberar governança de nível empresarial, integração com API e fluxos de trabalho de implementação escaláveis, ao mesmo tempo em que aproveita o poder de seus dados empresariais.
Os Granite Time Series Tiny Time Mixer (TTMs) da IBM são modelos compactos e de código aberto para forecasting de séries temporais multivariadas, disponibilizados pela IBM Research sob a licença do Apache 2.0.
TTMs pré-treinados com um a cinco milhões de parâmetros foram disponibilizados anteriormente no watsonx.ai e demonstram a capacidade de oferecer uma precisão de forecasting zero-shot de última geração em uma variedade de conjuntos de dados, que vão desde leituras de sensores de IoT até séries temporais de demanda energética e finanças, enquanto são executados com eficiência, mesmo em máquinas somente com CPU. Esses modelos são compatíveis com vários comprimentos de contextos de entrada (de 512 a 1536 pontos de tempo), tornando-os versáteis para uma ampla gama de cenários de forecasting
Com a adição da compatibilidade com TTMs personalizados, os usuários agora podem fazer ajuste fino nos próprios dados, capturando a correlação entre vários canais, bem como a compatibilidade com funcionalidades exógenas, e, em seguida, trazer esses modelos para a plataforma watsonx.ai em casos de uso de diferentes setores.
- Governança e segurança de nível empresarial: ao importar seu TTM ajustado para o watsonx.ai, você aproveite as funcionalidades de governança integradas da plataforma, como trilhas de auditoria, controles de acesso baseados em funções e verificações de conformidade, garantindo que seus modelos de forecasting atendam às políticas organizacionais e aos requisitos regulamentares.
- Integração sem dificuldades com APIs/SDKs: a nova API/SDK Time Series Model Inferencing permite que você interaja com seu modelo TTM personalizado programaticamente, integrando forecasting a seus pipelines de dados, dashboard ou fluxos de trabalho de agentes de IA com apenas algumas linhas de código.
- Plataforma de desenvolvedor de IA de ponta a ponta: no watsonx.ai, você pode aprimorar ainda mais seus fluxos de trabalho de forecasting usando LLMs e frameworks hospedados para criar agentes, RAG para enriquecimento de contexto e implementação com um clique, tudo em um ambiente unificado para criar soluções de IA integrando o forecasting de séries temporais.
- Personalização de domínios: o ajuste fino offline do TTM permite que os usuários façam o ajuste fino dos modelos de TTM para sua contabilidade de dados específica de domínio para semântica de entradas, controles e KPIs de saída e tragam esse modelo ajustado para melhorar o desempenho.
Leve seus modelos Granite Time Series TTM para uma plataforma de IA de nível empresarial e descubra como é fácil implementar em escala seus modelos de séries temporais ajustados.