https://github.com/google-research/timesfm
https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
Projektübersicht: Verbesserung des Google Research TimesFM-Projekts mit CI/CD und Python Poetry
Open Source Beitrag: Kontinuierliche Integration/Kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) und Abhängigkeitsmanagement für TimesFM
Projektübersicht:
TimesFM ist ein fortschrittliches Prognosemodell, das von Google Research entwickelt wurde und auf einem umfangreichen Korpus von 100 Milliarden realen Zeitpunkten vortrainiert wurde. Es bietet beeindruckende Zero-Shot-Leistungen in verschiedenen öffentlichen Benchmarks aus mehreren Bereichen und Granularitäten. Dieses Modell hebt sich im Bereich der Zeitreihenprognose hervor, der in Branchen wie Einzelhandel, Finanzwesen, Fertigung, Gesundheitswesen und Naturwissenschaften von entscheidender Bedeutung ist. TimesFM hat insbesondere im Einzelhandel große Auswirkungen, wo eine genaue Nachfrageprognose die Lagerkosten erheblich senken und den Umsatz steigern kann.
Trotz seiner robusten Leistung sah sich TimesFM Herausforderungen gegenüber, die vielen Deep-Learning (DL)-Modellen gemeinsam sind: der Bedarf an umfangreichen Trainings- und Validierungszyklen vor der Bereitstellung. Um dies zu adressieren, wurde TimesFM als Fundamentmodell konzipiert, das starke Out-of-the-Box-Prognosefähigkeiten für neue Zeitreihendaten ohne zusätzliches Training bietet. Dies ermöglicht es den Nutzern, Prognosen für spezifische Aufgaben, wie etwa die Nachfrageplanung im Einzelhandel, schnell umzusetzen und zu verfeinern.
Meine Beiträge:
Um die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit von TimesFM weiter zu verbessern, habe ich zum Projekt beigetragen, indem ich eine Pipeline für kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) mit GitHub Actions implementiert und Python Poetry für das Abhängigkeitsmanagement und die Paketierung integriert habe. Diese Beiträge zielen darauf ab, den Installationsprozess zu vereinfachen und die Entwicklungsabläufe zu optimieren.
Wesentliche Verbesserungen:
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions:
- Automatisierung: Automatisierte die Test-, Build- und Bereitstellungsprozesse und stellte sicher, dass alle Änderungen am Code durch einen konsistenten und zuverlässigen Workflow überprüft werden.
- Qualitätssicherung: Verbessert die Codequalität, indem automatisierte Tests bei jedem Pull-Request ausgeführt werden, um Probleme früh im Entwicklungszyklus zu erkennen.
- Bereitstellung: Optimierte den Bereitstellungsprozess, was schnellere und zuverlässigere Updates des TimesFM-Modells ermöglicht.
Integration von Python Poetry:
- Vereinfachte Installation: Ermöglicht es den Nutzern, TimesFM einfacher mit einem einzigen Befehl (pip install timesfm) zu installieren, wodurch die Einstiegshürden für neue Nutzer und Entwickler gesenkt werden.
- Abhängigkeitsmanagement: Verbesserung des Abhängigkeitsmanagements durch die Verwendung von Poetry, das Paketabhängigkeiten effizienter verwaltet und sicherstellt, dass die richtigen Versionen verwendet werden.
- Reproduzierbarkeit: Verbessert die Reproduzierbarkeit der Entwicklungsumgebung, wodurch es für Mitwirkende einfacher wird, ihre Entwicklungsumgebungen einzurichten und zu pflegen.
Auswirkungen der Beiträge:
- Benutzerfreundlichkeit: Senkung der Einstiegshürden für neue Nutzer und Mitwirkende, wodurch es einfacher wird, mit TimesFM zu beginnen.
- Produktivitätssteigerung: Durch die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben und die Gewährleistung einer konsistenten Entwicklungsumgebung können sich Entwickler stärker auf Innovation konzentrieren und weniger auf Einrichtung und Wartung.
- Verbesserte Zusammenarbeit: Die automatisierte CI/CD-Pipeline fördert einen kollaborativeren und effizienteren Entwicklungsprozess, bei dem Codeänderungen kontinuierlich integriert und getestet werden.
Über TimesFM:
TimesFM stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Zeitreihenprognose dar. Es ist viel kleiner als die neuesten großen Sprachmodelle (200M Parameter) und erreicht dennoch nahezu Spitzenleistungen bei einer Vielzahl von unbekannten Datensätzen. Dies macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Branchen, die auf genaue Zeitreihenvorhersagen angewiesen sind.
Für weitere Informationen und um auf das Modell zuzugreifen, besuchen Sie bitte die HuggingFace- und GitHub-Repositorys.
Fazit:
Meine Beiträge zum TimesFM-Projekt haben die Benutzerfreundlichkeit und die Entwicklungseffizienz erheblich verbessert. Durch die Implementierung einer CI/CD-Pipeline und die Integration von Python Poetry habe ich dazu beigetragen, die Workflows zu optimieren und das Modell für Nutzer und Entwickler zugänglicher zu machen. Diese Verbesserungen unterstützen den fortwährenden Erfolg von TimesFM bei der Bereitstellung robuster Zero-Shot-Prognosefähigkeiten in verschiedenen Bereichen.
