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[AINode] Integrate PatchTST-FM-R1 as builtin forecasting model

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
55/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
huggingface

Direzione di ricerca

Inizia con PR #16903 per esaminare il modello di integrazione di Chronos2, poi leggi la guida ai contributi di AINode e analizza model_info.py e l’entry point ForecastPipeline. Aggiungi la directory e la pipeline PatchTST, registra il modello in BUILTIN_HF_TRANSFORMERS_MODEL_MAP e verifica che il test di integrazione abbia esito positivo.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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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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Lingua principale
Java
Stelle
6.4k
Fork
1.2k
Merge medio
1g 17h
PR unite (30g)
152

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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