timesfm-forecasting

Name: timesfm-forecasting
Author: bg-szy

Dados e Análise

Autor: bg-szy

Zero-shot time series forecasting with Google's TimesFM foundation model. Use for any univariate time series (sales, sensors, energy, vitals, weather) without training a custom model. Supports CSV/DataFrame/array inputs with point forecasts and prediction intervals. Includes a preflight system checker script to verify RAM/GPU before first use.

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Atualizado há 4 meses

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TimesFM Forecasting

Overview

TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained decoder-only foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. It works zero-shot — feed it any univariate time series and it returns point forecasts with calibrated quantile prediction intervals, no training required.

This skill wraps TimesFM for safe, agent-friendly local inference. It includes a mandatory preflight system checker that verifies RAM, GPU memory, and disk

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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