Repolode
amazon-science

amazon-science/chronos-forecasting

Amazonの事前学習済みTransformerモデルによるゼロショット時系列予測。Chronos-2ファミリーも含まれます。

スター
6,161
フォーク
751
未解決の Issue
40
最終コミット
16 日前

これは何?

ChronosはAmazonが提供する事前学習済み時系列予測モデルのファミリーで、PyPIのchronos-forecastingパッケージからインストールできます。Hugging Faceからモデルを読み込み、対象の系列で事前に学習させることなく、新しい系列の確率的予測を生成できます。

このファミリーには、単変量・多変量・共変量を用いた予測に対応するChronos-2のほか、パッチベースでより高速なChronos-Bolt、T5アーキテクチャを基盤とする従来のトークンベースChronosモデルがあります。モデルの規模は約800万〜7億1,000万パラメーターです。リポジトリには、分位点出力に対応したpandasベースのpredict_dfインターフェースのほか、クイックスタート用ノートブックや、SageMakerおよびAutoGluon-Cloudへのデプロイガイドが用意されています。

また、Hugging Faceのデータセットで予測モデルをベンチマークするための関連パッケージfevへのリンクもあります。

主な機能

  • 01Chronos-2を使い、単変量・多変量・共変量を用いた時系列をゼロショットで予測できます。
  • 02予測区間に使う分位点レベルを設定し、確率的予測を生成できます。
  • 03id、timestamp、target列を持つデータを、predict_dfを介したpandas DataFrameインターフェースで扱えます。
  • 04Hugging Faceで公開されているモデルは、800万〜7億1,000万パラメーターの規模から選べます。
  • 05Amazon SageMaker JumpStartおよびAutoGluon-Cloudへのデプロイガイドが用意されています。

ユースケース

  • 系列ごとに専用モデルを構築せずに、需要、売上、電力価格を予測する。
  • 既存の時系列パイプラインに確率的な予測区間を追加する。
  • 販促や天候など、既知の将来の共変量を含むデータで予測を試作する。
  • 本番推論用の予測エンドポイントをAWSにデプロイする。

クイックスタート

  1. 1

    pipでパッケージをインストールする

    pip install chronos-forecasting
  2. 2

    pyarrow対応のpandasをインストールする(サンプルデータの読み込みに必要)

    pip install 'pandas[pyarrow]'
  3. 3

    Chronos-2を読み込み、READMEにある最小限の予測例を実行する(記載どおりに実行するにはCUDA GPUが必要)

使う前に知っておきたいこと

  • 最小限の例ではdevice_map="cuda"を使用するため、デバイスを変更しない限りNVIDIA GPUが必要です。
  • 本番環境へのデプロイにはAmazon SageMakerまたはAutoGluon-Cloudが推奨されており、本番利用にはAWSのセットアップ作業が伴います。

トピック

よくある質問

chronos-forecasting とは?
Amazonの事前学習済みTransformerモデルによるゼロショット時系列予測。Chronos-2ファミリーも含まれます。 ChronosはAmazonが提供する事前学習済み時系列予測モデルのファミリーで、PyPIのchronos-forecastingパッケージからインストールできます。Hugging Faceからモデルを読み込み、対象の系列で事前に学習させることなく、新しい系列の確率的予測を生成できます。
chronos-forecasting は無料で使えますか?ライセンスは?
chronos-forecasting は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
chronos-forecasting は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。chronos-forecasting の最終コミットは 2026年10月5日 です。
chronos-forecasting は何に使えますか?
系列ごとに専用モデルを構築せずに、需要、売上、電力価格を予測する。 既存の時系列パイプラインに確率的な予測区間を追加する。 販促や天候など、既知の将来の共変量を含むデータで予測を試作する。 本番推論用の予測エンドポイントをAWSにデプロイする。
chronos-forecasting のインストール方法は?
pipでパッケージをインストールする: pip install chronos-forecasting pyarrow対応のpandasをインストールする(サンプルデータの読み込みに必要): pip install 'pandas[pyarrow]' Chronos-2を読み込み、READMEにある最小限の予測例を実行する(記載どおりに実行するにはCUDA GPUが必要)
chronos-forecasting はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

関連プロジェクト