[AINode] Integrate PatchTST-FM-R1 as builtin forecasting model
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 55/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- Calme
- Stack technique
- huggingface
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Commencez par PR #16903 pour étudier le modèle d’intégration de Chronos2, puis lisez le guide de contribution de AINode et examinez model_info.py ainsi que le point d’entrée ForecastPipeline. Ajoutez le répertoire et le pipeline PatchTST, enregistrez le modèle dans BUILTIN_HF_TRANSFORMERS_MODEL_MAP et vérifiez que le test d’intégration réussit.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Search before asking
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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
No response
Alternatives
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- Langage dominant
- Java
- Étoiles
- 6.4k
- Forks
- 1.2k
- Merge moyen
- 1 j 17 h
- PR mergées (30 j)
- 152
Préparer son environnement
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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