ChatTime-1-7B-Baseオープンソースモデル - 無料でデプロイしてマルチモーダル時系列予測を実現する

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Chengsenwang ChatTime 1 7B Base GGUF

tensorblockによって開発

ChatTime-1-7B-Baseは時系列予測に特化した基盤モデルで、マルチモーダル時系列処理をサポートします。

マルチモーダル融合オープンソースライセンス:Apache-2.0 #時系列予測 #マルチモーダル基盤モデル #TensorBlock最適化

ダウンロード数 175

リリース時間 : 4/29/2025

モデル概要

これは7Bパラメータ規模の時系列基盤モデルで、マルチモーダル時系列の予測と分析タスクに適しています。

モデル特徴

マルチモーダル時系列処理

複数のタイプの時系列データ処理をサポート

効率的な量子化

様々なハードウェア要件に対応するため複数量子化バージョンを提供

llama.cpp互換

モデルファイルはllama.cppフレームワークと互換性あり

モデル能力

時系列予測

マルチモーダルデータ処理

長期トレンド分析

使用事例

金融予測

株価予測

将来の株価トレンドを予測

産業監視

設備故障予測

産業設備の潜在的な故障を予測

🚀 ChengsenWang/ChatTime-1-7B-Base - GGUF

このリポジトリには、ChengsenWang/ChatTime-1-7B-Base のGGUF形式のモデルファイルが含まれています。これらのファイルは、TensorBlock が提供するマシンを使用して量子化されており、コミット b5165 以降の llama.cpp と互換性があります。

フィードバックとサポート: TensorBlockの Twitter/X、Telegramグループおよび Discordサーバー

✨ 主な機能

プロジェクト名	説明	リンク
Awesome MCP Servers	Model Context Protocol (MCP) サーバーの包括的なコレクション	👉 詳細を見る 👉
TensorBlock Studio	軽量でオープンかつ拡張可能なマルチLLMインタラクションスタジオ	👉 詳細を見る 👉

モデル情報

属性	詳情
モデルタイプ	時系列予測モデル
訓練データ	ChengsenWang/ChatTime-1-Pretrain-1M
ベースモデル	ChengsenWang/ChatTime-1-7B-Base
タグ	time-series、pretrained-model、foundation-model、multimodality、multimodal-time-series-foundation-model、TensorBlock、GGUF
パイプラインタグ	time-series-forecasting
ライセンス	Apache-2.0

プロンプトテンプレート

モデルファイル仕様

ファイル名	量子化タイプ	ファイルサイズ	説明
ChatTime-1-7B-Base-Q2_K.gguf	Q2_K	2.580 GB	最も小さいが、品質が大幅に低下する。ほとんどの用途では推奨されない。
ChatTime-1-7B-Base-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3.000 GB	非常に小さいが、品質が大きく低下する。
ChatTime-1-7B-Base-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3.349 GB	非常に小さいが、品質が大きく低下する。
ChatTime-1-7B-Base-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3.649 GB	小さいが、品質が大幅に低下する。
ChatTime-1-7B-Base-Q4_0.gguf	Q4_0	3.883 GB	旧型式。小さいが、品質が非常に大きく低下する。Q3_K_M の使用を推奨。
ChatTime-1-7B-Base-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	3.914 GB	小さいが、品質が大きく低下する。
ChatTime-1-7B-Base-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4.138 GB	中程度で、品質がバランスしている。推奨。
ChatTime-1-7B-Base-Q5_0.gguf	Q5_0	4.714 GB	旧型式。中程度で、品質がバランスしている。Q4_K_M の使用を推奨。
ChatTime-1-7B-Base-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	4.714 GB	大きいが、品質の低下が少ない。推奨。
ChatTime-1-7B-Base-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	4.845 GB	大きいが、品質の低下が非常に少ない。推奨。
ChatTime-1-7B-Base-Q6_K.gguf	Q6_K	5.597 GB	非常に大きいが、品質の低下が極めて少ない。
ChatTime-1-7B-Base-Q8_0.gguf	Q8_0	7.248 GB	非常に大きいが、品質の低下が極めて少ない。推奨されない。

📦 インストール

コマンドライン

まず、Huggingface Clientをインストールします。

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

次に、個々のモデルファイルをローカルディレクトリにダウンロードします。

huggingface-cli download tensorblock/ChengsenWang_ChatTime-1-7B-Base-GGUF --include "ChatTime-1-7B-Base-Q2_K.gguf" --local-dir MY_LOCAL_DIR

パターンを指定して複数のモデルファイルをダウンロードする場合（例: *Q4_K*gguf）は、以下のコマンドを試してください。

huggingface-cli download tensorblock/ChengsenWang_ChatTime-1-7B-Base-GGUF --local-dir MY_LOCAL_DIR --local-dir-use-symlinks False --include='*Q4_K*gguf'