Add time-series forecasting (Timestral, TimesFM 3)
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- huggingface, pytorch, react-native, typescript
- Ambito
- machine-learning, mobile
Direzione di ricerca
Read the repository’s existing model integration and inference entry points to see how models are added to React Native ExecuTorch. Compare the two proposed forecasting models and their licensing and runtime requirements. Done means one model supports zero-shot time-series forecasting on sensor or health data; the issue leaves the model choice and implementation scope open.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Problem description
No time-series forecasting task.
Proposed solution
Add one of:
- mistralai/Timestral-5M, Timestral-28M (Modified MIT: commercial licence above $20M/month revenue)
- google/timesfm-3.0-pytorch (331M)
Benefits to React Native ExecuTorch
Zero-shot forecasting on sensor and health data.
- Lingua principale
- TypeScript
- Stelle
- 1.8k
- Fork
- 101
- Merge medio
- 2g 4h
- PR unite (30g)
- 58
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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