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

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#17,301 创建于 2026年3月17日 3 条评论 0 个 reaction 已指派 0 人在 GitHub 查看

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评估

难度: 4/5
预计耗时: 3-5 天
新手友好度: 55/100

Issue 类型: 功能
描述清晰度: 基本清楚
活跃度: 冷清
技术栈: huggingface
领域: machine-learning

调研方向

先从 PR #16903 开始，了解 Chronos2 的集成模式，然后阅读 AINode 贡献指南，并检查 model_info.py 和 ForecastPipeline 入口点。添加 PatchTST 目录和 pipeline，在 BUILTIN_HF_TRANSFORMERS_MODEL_MAP 中注册模型，并验证集成测试通过。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

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.

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主要语言: Java
星标: 6.4k
派生: 1.2k
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