[AINode] Integrate PatchTST-FM-R1 as builtin forecasting model
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 55/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Tech-Stack
- huggingface
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Beginne mit PR #16903, um das Integrationsmuster für Chronos2 zu verstehen, lies dann den AINode contribution guide und untersuche model_info.py sowie den Einstiegspunkt ForecastPipeline. Füge das PatchTST-Verzeichnis und die Pipeline hinzu, registriere das Modell in BUILTIN_HF_TRANSFORMERS_MODEL_MAP und stelle sicher, dass der Integrationstest erfolgreich ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
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Motivation
Description:
Summary: This issue tracks the integration of IBM Research's PatchTST-FM-R1 into IoTDB AINode's built-in model registry, following the contribution guide documented here.
Motivation: PatchTST-FM-R1 is a SOTA patch-based Transformer foundation model for time series forecasting. Adding it expands the range of zero-shot forecasting options available to IoTDB users without requiring model training.
Implementation Plan:
Create iotdb-core/ainode/iotdb/ainode/core/model/patchtst/ directory with a PatchTSTFMPipeline extending
ForecastPipeline
Register the model in BUILTIN_HF_TRANSFORMERS_MODEL_MAP in
model_info.py
Add integration test
Reference: PR #16903 (Chronos2 integration) as the implementation pattern.
Solution
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Alternatives
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- Vorherrschende Sprache
- Java
- Sterne
- 6.4k
- Forks
- 1.2k
- Ø Merge
- 1 T. 20 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 137
Entwicklungsumgebung
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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