モデル情報

chronos-t5-base

autogluon · chronos-t5-base

🚀 **Update Feb 14, 2025**: Chronos-Bolt & original Chronos models are now available on Amazon SageMaker JumpStart! Check out the tutorial notebook to learn how to deploy Chronos endpoints for production use in a few lines of code. 🚀 **Update Nov 27, 2024**: We have released Chronos-Bolt⚡️ models that are more accurate (5% lower error), up to 250 times faster and 20 times more memory-efficient than the original Chronos models of the same size. Check out the new models here. Chronos is a family of **pretrained time series forecasting models** based on language model architectures. A time series is transformed into a sequence of tokens via scaling and quantization, and a language model is trained on these tokens using the cross-entropy loss. Once trained, probabilistic forecasts are obtained by sampling multiple future trajectories given the historical context. Chronos models have been trained on a large corpus of publicly available time series data, as well as synthetic data generated using Gaussian processes.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

表形式・時系列予測license:apache-2.0
コンテキスト長非公開
入力 → 出力待核验 → 待核验
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/29 15:53:51
OVERVIEW

モデル紹介

🚀 **Update Feb 14, 2025**: Chronos-Bolt & original Chronos models are now available on Amazon SageMaker JumpStart! Check out the tutorial notebook to learn how to deploy Chronos endpoints for production use in a few lines of code. 🚀 **Update Nov 27, 2024**: We have released Chronos-Bolt⚡️ models that are more accurate (5% lower error), up to 250 times faster and 20 times more memory-efficient than the original Chronos models of the same size. Check out the new models here. Chronos is a family of **pretrained time series forecasting models** based on language model architectures. A time series is transformed into a sequence of tokens via scaling and quantization, and a language model is trained on these tokens using the cross-entropy loss. Once trained, probabilistic forecasts are obtained by sampling multiple future trajectories given the historical context. Chronos models have been trained on a large corpus of publicly available time series data, as well as synthetic data generated using Gaussian processes.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。