NVIDIA Kumo Forecast combine des représentations de séries temporelles préentraînées avec la récupération de motifs historiques et l'interprétabilité
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NVIDIA a présenté Kumo Forecast, un modèle de prévision de séries temporelles multivariées anciennement connu sous le nom de NV-Tesseract Forecasting. Basé sur la structure Transformer MOMENT-1-large, qui compte environ 340 millions de paramètres, ce modèle combine des représentations préentraînées avec une tête de prévision entraînable. Il intègre un mode unique appelé Domain-Aware Representation and Retrieval (DARR), qui fusionne les prédictions directes avec des motifs extraits de données historiques grâce à une approche de plus proche voisin. La bibliothèque propose une API centrée sur les DataFrames et prend en charge des horizons de prévision configurables, y compris une extension autorégressive pour des prédictions plus longues. Une innovation majeure réside dans son cadre d'interprétabilité agnostique au modèle, qui fournit des explications spécifiques à l'horizon, telles que les attributions de retard et des diagnostics de flux sémantiques, sans modifier l'architecture de base. Kumo Forecast est disponible sous licence Apache 2.0 et inclut des démonstrations pour la maintenance prédictive et l'intégration de plateforme. Les développeurs peuvent accéder au code du modèle et aux poids via Hugging Face afin de commencer à construire ou à affiner le système sur leurs propres jeux de données.
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