目前,Timer 模型已经内置在时序数据库 IoTDB 的智能分析节点 AINode 中,用户能够非常方便地进行调用。得益于 Timer 模型的优异性能,时序数据库 IoTDB 可以有效地为异常检测、数据填补、时序预测等工业场景提供解决方案。 (1) 异常检测 利用时序大模型精准识别与正常趋势偏离过大的异常值,可支持静态阈值告警和动态阈值...
为了改变这种状况,作者提出了Timer,这是一个大规模预训练的时间序列变换器模型,通过统一的时间序列数据集进行预训练,并在多种下游任务中展现出良好的泛化能力。 1. 引言时间序列分析涵盖了多种关键任务,如预测、填补缺失值和异常检测等。尽管深度时间序列模型取得了显著进展,但在数据稀缺的情况下,其准确性可能会急剧...
蚂蚁在大规模训练的实践中,通过开发 xpu_timer 库,来满足 AI 训练的可观测性需求。未来我们会将 xpu timer 开源到 DLRover 中,欢迎大家一起合作共建 :)xpu_timer 库是一款 profiling 工具,通过截获 cublas/cudart 库,使用 cudaEvent 为训练中的矩阵乘/集合通讯操作进行计时的工具,同时有 timeline 分析,hang ...
在时间序列预测任务中,Timer模型在不同的数据稀缺情况下进行了测试。作者采用了统一的回溯长度和预测长度,并将Timer与从头开始训练的模型以及在完整样本上训练的最先进的小型深度预测模型进行了比较。实验结果表明,预训练的Timer模型即使在只有少量训练样本的情况下也能展现出与最先进的小型深度预测模型相竞争的性能。此外...
在大规模分布式训练作业中,可观测的能力对于问题排查和性能提升显得尤为重要。蚂蚁在大规模训练的实践中,通过开发 xpu_timer 库,来满足 AI 训练的可观测性需求。未来我们会将 xpu timer 开源到 DLRover 中,欢迎大家一起合作共建 :)xpu_timer 库是一款 profiling 工具,通过截获 cublas/cudart 库,使用 cudaEvent...
随着大语言模型(LLMs)的兴起为时间序列预测带来了新机遇,但现有的基于LLM的解决方案存在训练成本过高和可迁移性有限的问题。本文提出TimeRAG框架,将检索增强生成(RAG)融入时间序列预测LLMs中。该框架从历史序列构建时间序列知识库,通过动态时间规整(DTW)检索与查询序列模式相似的参考序列,将这些参考序列和预测查询组合成...
oceanTimer Maybe protal是我的老win本唯一能流畅带起来的3d游戏,除此之外的3d游戏(包括人类一败涂地)最低画质都会卡的不行。 最近买了台switch,刷各种游戏评测的时候,看到大家都在吐槽switch的性能和画质。很多pc上的3d大作移植到switch上损失最大的就是画质,可在switch移植版的portal评测中,却罕见的看到了...
在大规模分布式训练作业中,可观测的能力对于问题排查和性能提升显得尤为重要。蚂蚁在大规模训练的实践中,通过开发 xpu_timer 库,来满足 AI 训练的可观测性需求。未来我们会将 xpu timer 开源到 DLRover 中,欢迎大家一起合作共建 :)xpu_timer 库是一款 profiling 工具,通过截获 cublas/cudart库,使用 cudaEvent ...