TimesFM（Time Series Foundation Model）是 Google Research 开发的预训练时间序列基础模型，面向时间序列预测任务。相关论文《A decoder-only foundation model for time-series forecasting》发表于 ICML 2024。本仓库为该模型的开源实现。
【用途】 TimesFM 主要用于时间序列预测，可应用于金融和量化投资预测等领域。它支持零样本（zero-shot）预测，无需针对每个任务单独调优。
【主要能力】 根据官方资料，TimesFM 3.0 引入以下能力：
- 原生多变量与单变量预测：可无缝预测多通道多变量序列以及单个单变量序列。
- 协变量支持：原生支持仅过去式（past-only）以及过去加未来式（past-and-future）动态协变量，无需按任务调优。
- 零样本通用能力增强。
- 基准表现：据官方说明，在 fev-bench（100 个多样化真实世界预测任务）总体排名第一；TIME Benchmark（50 个领域数据集、98 项评估任务）总体排名第一；GIFT-Eval 在所有基础模型中排名第一。
历史版本能力（TimesFM 2.5）：使用 200M 参数（2.0 为 500M）；支持最长 16k 上下文长度（2.0 为 2048）；通过可选的 30M 分位数头支持最长 1k 预测视野的连续分位数预测；去掉了频率指示符；新增若干预测标志。2.5 后续新增了 Flax 版本以加速推理、通过 XReg 提供协变量支持、文档与示例、基于 HuggingFace Transformers + PEFT 的 LoRA 微调示例、以及核心层、配置与工具的单元测试。
【使用方式】 安装方式（克隆仓库并使用 PyTorch 安装）： git clone https://github.com/google-research/timesfm.git cd timesfm 创建虚拟环境并使用 PyTorch 安装：
Using uv
uv venv source .venv/bin/activate
Install the package in editable mode with torch
uv pip install -e .[torch] PyPI 包为 timesfm；旧版本可通过 pip install timesfm==1.3.0 安装。
代码示例：可将一批不同上下文长度的一维 NumPy 数组传入以预测单变量时间序列。多变量目标与协变量用法一致，传入形状为 (num_variates, context_length) 的二维数组，并可附加可选仅过去式及过去加未来式协变量。
另有 MLX 原生后端，可在 Apple 芯片上无需 PyTorch 运行 TimesFM 3.0，其接口与 PyTorch 的 TimesFM3Forecaster 一致（predict / predict_batch，单变量或多变量，支持仅过去式及过去加未来式协变量）。超过 global_context（15,360）的上下文会被截断为最近的数据点后再解码；支持 use_symmetric_averaging、use_znorm、padding_mode（"none" / "edge"）。
【产品集成】 TimesFM 可用于 Google 内部产品：BigQuery ML（面向可扩展性与可靠性的企业级 SQL 查询）、Google Sheets（日常电子表格）、Vertex Model Garden（用于智能体调用的 Docker 化端点）。
【版本与许可】 最新模型版本为 TimesFM 3.0。已归档版本：2.5 的相关代码位于 src/timesfm；1.0 与 2.0 的代码归档于 v1 子目录。 许可提醒：本仓库源码采用 Apache-2.0 许可，截至 2.5 版本的模型权重仍为 Apache-2.0。但 TimesFM 3.0 预训练权重采用单独的 timesfm-non-commercial-license-v1.0 许可，限制为非商业、非生产用途；不允许对下载或自托管的权重进行商业或生产使用。TimesFM 3.0 的商业与生产使用可通过授权的 Google Cloud 服务（包括 BigQuery ML）进行。
【更新记录（据官方资料）】
- 2026 年 9 月：TimesFM 3.0 完成在 Google Cloud BigQuery ML 的推广，支持商业与生产使用。
- 2026 年 8 月：TimesFM 3.0 发布。
- 2026 年 7 月 2 日：PyPI 更新至 timesfm=2.0.2。
- 2026 年 4 月 9 日：新增使用 HuggingFace Transformers + PEFT（LoRA）的微调示例，新增单元测试并纳入若干社区修复。
- 2026 年 3 月 19 日：新增对 AGENTS 的支持，发布 TimesFM SKILL.md。
- 2025 年 10 月 29 日：通过 XReg 为 TimesFM 2.5 重新加入协变量支持。
- 2025 年 9 月 15 日：TimesFM 2.5 发布。
【限制】
- 该开源版本不是 Google 官方支持的产品。
- TimesFM 3.0 预训练权重仅限非商业、非生产使用，商业或生产使用需通过授权 Google Cloud 服务。
- 关于收费、价格、具体使用步骤及效果等信息，除上述官方资料内容外暂未提供。
