[AINode] Integrate PatchTST-FM-R1 as builtin forecasting model
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 55/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- huggingface
調査の方向性
Chronos2の統合パターンについてはまずPR #16903から始め、次にAINode contribution guideを読み、model_info.pyとForecastPipelineのエントリポイントを調べます。PatchTSTディレクトリとパイプラインを追加し、モデルをBUILTIN_HF_TRANSFORMERS_MODEL_MAPに登録して、統合テストがパスすることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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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- 主要言語
- Java
- スター
- 6.4k
- フォーク
- 1.2k
- 平均マージ
- 1日 17時間
- マージ済み PR（30日）
- 152
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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