ntizar TimesFM — forecasting de series temporales (API 3.0)
⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): la v1 usaba
timesfm.TimesFm/model.forecast()(TimesFM v1/v2). La versión actual 3.0 usafrom timesfm3 import TimesFM3Evaluator, ModelConfigyforecaster.predict_batch(...). Install real:pip install timesfm[torch].
Repo: https://github.com/google-research/timesfm (Python, ~31K⭐).
When to Use
- Cuando pidas pronosticar una serie temporal (modelo fundacional de Google) para tus datos.
Uso (API 3.0)
pip install "timesfm[torch]"
from timesfm3 import TimesFM3Evaluator, ModelConfig
model = TimesFM3Evaluator(config=ModelConfig(...))
forecasts = model.predict_batch(inputs, horizon=..., return_quantiles=True)
Pitfalls
- Install
pip install "timesfm[torch]", nopip install timesfm. - API 3.0:
TimesFM3Evaluator/predict_batch; noTimesFm/forecast/forecast_with_quantiles(v1/v2).
Verificación
predict_batch(inputs, horizon=N)y comprobar el forecast + quantiles.