1언제 쓰나요
매출, 방문자 수, 재고처럼 날짜별로 쌓인 숫자의 다음 흐름을 가늠하고 싶을 때 씁니다. 파이썬 설치가 필요합니다.
2GitHub에서 설치하기
google-research/timesfm라이선스 코드 Apache-2.0 · 3.0 모델 파일은 비상업
pip install timesfm[torch]모델 파일은 처음 예측할 때 허깅페이스(google/timesfm-3.0-pytorch)에서 받습니다. 받기 전에 아래 라이선스를 꼭 확인하세요.
3이렇게 부르세요
4따라 하는 순서
- 날짜별 숫자 준비하기
날짜와 값 두 열이면 됩니다. 빠진 날짜나 튀는 값은 먼저 정리합니다.
- 설치하기
파이썬이 있는 PC에서 설치 명령을 실행합니다. 그래픽카드가 있으면 더 빠릅니다.
- 예측 맡기기
클로드 코드에 파일과 예측할 기간을 알려 주고 TimesFM으로 예측해 달라고 합니다.
- 범위와 함께 보기
예측값 하나만 보지 말고 0.1~0.9 아홉 구간의 범위를 같이 보고 판단합니다.
5받게 되는 결과
- 앞으로 몇 칸의 예측값
- 0.1~0.9 아홉 구간의 예측 범위
- 예측 그래프와 표
6쓰기 전에 알아 둘 것
- 코드와 2.5까지의 모델 파일은 Apache-2.0이지만 3.0 모델 파일은 비상업 라이선스입니다. 회사 업무나 돈을 버는 서비스에는 2.5를 쓰거나 구글 클라우드(BigQuery ML)를 통해 쓰세요.
- 예측이 맞는다는 보장은 없습니다. 지난 기간을 가리고 맞혀 보는 검증을 먼저 하세요.
- 구글 시트(빅쿼리 연결 시트)와 BigQuery ML에서도 쓸 수 있습니다. 요금은 구글 문서에서 확인하세요.
- 이 공개판은 구글의 공식 지원 제품이 아닙니다.