Supporto per l'importazione di foundation model per i modelli Granite Time Series

IBM ha esteso la caratteristica dei foundation model personalizzati per supportare i modelli Granite Time Series (TinyTimeMixer e TTM), consentendo ai professionisti di importare i loro modelli di previsione multivariati ottimizzati direttamente in watsonx.ai e utilizzare l'API/SDK di Timeseries Model Inferencing. I modelli Granite Time Series sono modelli leggeri e open source ottimizzati per il forecasting.

L'integrazione del tuo TTM, ottimizzato per la personalizzazione di domini multivariati, in watsonx.ai sblocca una governance di livello aziendale, un'integrazione di API fluida e workflow di distribuzione scalabile, sfruttando al contempo la potenza dei tuoi dati aziendali.

I Tiny Time Mixer (TTM) Granite Time Series di IBM sono modelli compatti per la previsione di serie temporali multivariate, open source da IBM Research con licenza Apache 2.0.

I TTM preaddestrati con 1-5 milioni di parametri erano stati precedentemente resi disponibili su watsonx.ai e hanno dimostrato di fornire una precisione di forecasting zero-shot all'avanguardia su una varietà di set di dati, che vanno dalle letture dei sensori IoT alla domanda di energia e alle serie temporali finanziarie, funzionando in modo efficiente anche su macchine con solo CPU. Questi modelli supportano diverse lunghezze del contesto di input (da 512 a 1536 punti temporali), il che li rende versatili per un'ampia gamma di scenari di forecasting

Con l'aggiunta del supporto per i TTM personalizzati, gli utenti possono ora mettere a punto i propri dati, catturando la correlazione tra più canali nonché il supporto per caratteristiche esogene, e poi portare questi modelli sulla piattaforma watsonx.ai in diversi casi d'uso dei settori. 

1. Governance e sicurezza di livello aziendale: importando il tuo TTM ottimizzato in watsonx.ai, puoi utilizzare le caratteristiche di governance integrate nella piattaforma, come audit trail, controlli di accesso basati sui ruoli e verifiche di conformità, assicurandoti che i tuoi modelli di forecasting soddisfino le policy aziendali e i requisiti normativi.
2. Perfetta integrazione API/SDK: la nuova API/SDK Time Series Model Inferencing ti consente di interagire con il tuo modello TTM personalizzato a livello di programmazione, integrando le previsioni nelle pipeline di dati, nelle dashboard o nei workflow degli agenti AI con poche righe di codice.
3. Piattaforma end-to-end per sviluppatori AI: all'interno di watsonx.ai, puoi ulteriormente migliorare i tuoi workflow di forecasting utilizzando LLM ospitati e framework per costruire agenti, RAG per l'arricchimento del contesto e la distribuzione/implementazione con un clic, il tutto all'interno di un ambiente unificato per costruire soluzioni AI che integrano il forecasting delle serie temporali.
4. Personalizzazione del dominio: la messa a punto offline del TTM consente agli utenti di mettere a punto i modelli TTM per i dati specifici del loro dominio, tenendo conto della semantica degli input, controlli e KPI di output e di apportare questo modello messo a punto per migliorare le prestazioni.

Inserisci i tuoi modelli TTM Granite Time Series in una piattaforma AI di livello aziendale e scopri quanto sia facile implementare i tuoi modelli di serie temporali sintonizzati su larga scala.

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