Benutzerdefinierte Foundation Models importieren Unterstützung für Granite Time Series-Modelle

IBM® hat seine Funktion „Custom Foundation Model“ erweitert,um Granite Time Series-Modelle (TinyTimeMixer und TTM) zu unterstützen. So können Anwender ihre feinabgestimmten multivariaten TTM-Prognosemodelle direkt in watsonx.ai importieren und die Timeseries Model Inferencing API/SDK verwenden. Granite Time Series-Modelle sind schlanke Open-Source-Modelle, die für Forecasting optimiert sind.

Wenn Sie Ihr TTM – das für die multivariate Domänenanpassung abgestimmt ist – in watsonx.ai einbinden, können Sie Unternehmensklasse-Governance, -API-Integration und skalierbare Bereitstellungsworkflows freischalten und gleichzeitig das Potenzial Ihrer Unternehmensdaten nutzen.

Die Granite Time Series Tiny Time Mixer (TTMs) von IBM® sind kompakte Modelle für multivariates Zeitreihen-Forecasting, die von IBM® Research unter der Apache 2.0-Lizenz als Open-Source-Modelle bereitgestellt werden.

Vortrainierte TTMs mit 1–5 M-Parametern wurden zuvor auf watsonx.ai zur Verfügung gestellt und liefern Zero-Shot-Prognosegenauigkeit für eine Vielzahl von Datensätzen, von IoT-Sensormesswerten bis hin zum Energiebedarf und finanziellen Zeitreihen und laufen dabei selbst auf reinen CPU-Maschinen effizient. Diese Modelle unterstützen mehrere Eingabelängen (von 512 bis 1536 Zeitpunkten), wodurch sie für eine breite Palette von Forecasting-Szenarien vielseitig einsetzbar sind

Durch die zusätzliche Unterstützung für benutzerdefinierte TTMs können Benutzer jetzt ihre eigenen Daten feinabstimmen, die Korrelation zwischen mehreren Kanälen sowie die Unterstützung für exogene Funktionen erfassen und diese Modelle dann in verschiedenen Anwendungsfallen auf die watsonx.ai-Plattform bringen. 

1. Governance und Sicherheit auf Unternehmensniveau: Wenn Sie Ihr abgestimmtes TTM in watsonx.ai importieren, nutzen Sie die integrierten Governance-Funktionen der Plattform wie Prüfpfade, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Compliance-Prüfungen, um sicherzustellen, dass Ihre Forecasting-Modelle die Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Anforderungen einhalten.
2. Integration: Das neue Time Series Model Inferencing API/SDK ermöglicht Ihnen die programmgesteuerte Interaktion mit Ihrem benutzerdefinierten TTM-Modell und die Integration von Forecasting in Ihre Datenpipelines, Dashboard oder Workflow mit nur wenigen Codezeilen.
3. End-to-End-KI-Entwicklerplattform: Mit watsonx.ai können Sie Ihre Workflows für Forecasting mit gehosteten LLMs und Frameworks weiter verbessern, um Agenten, RAG zur Kontextanreicherung und einer Bereitstellung zu erstellen – und so KI-Lösungen zu erstellen, die Zeitreihenprognosen integrieren.
4. Domainanpassung: Offline-Feinabstimmung des TTM ermöglicht es Benutzern, die TTM-Modelle für ihre domänenspezifischen Daten unter Berücksichtigung der Semantik von Eingaben, Kontrollen und Ausgabe-KPIs feinabzustimmen und dieses fein abgestimmte Modell für verbesserte Leistung einzusetzen.

Bringen Sie Ihre Granite Time Series TTM-Modelle in eine Unternehmensklasse-KI-Plattform ein und entdecken Sie, wie einfach es ist, Ihre abgestimmten Zeitreihenmodelle in großem Maßstab bereitzustellen.

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