概要

TimesFM はGoogle Researchが開発した時系列予測用の 事前学習済み基盤モデル。 最新バージョンは TimesFM 2.5 で、パラメータ削減や文脈長拡大など大幅な進化。 Hugging Face や BigQuery で利用可能、オープンバージョンも提供。 インストール方法やコード例 が公式リポジトリに記載。 Flax対応やドキュメント拡充 も進行中。

TimesFM: Google Researchの時系列基盤モデル

• TimesFM はGoogle Researchによる 時系列予測専用の大規模事前学習モデル
• ICML 2024 で発表された論文「A decoder-only foundation model for time-series forecasting」に基づく設計
• Hugging Face Collection で全チェックポイント提供
• BigQuery との連携による公式Googleプロダクト展開
• オープン版は Google公式サポート対象外 であることに注意

モデルバージョンと主なアップデート

• 最新バージョン：TimesFM 2.5
  • パラメータ数：200M （従来の500Mから大幅削減）
  • 文脈長：最大16,000 （2.0の2,048から拡大）
  • 連続量子予測 ：最大1,000ホライズン対応、30Mパラメータの量子ヘッド搭載
  • frequency indicator廃止
  • 新たな予測フラグ を追加
  • covariate（外生変数）サポート をXReg経由で再導入（2025年10月29日アップデート）
• 旧バージョン：1.0、2.0
  • v1サブディレクトリ に関連コードをアーカイブ
  • pip install timesfm==1.3.0 で旧バージョン利用可能

インストール方法

• リポジトリのクローン
  • git clone https://github.com/google-research/timesfm.git
  • cd timesfm
• 仮想環境の作成と有効化
  • uv venv
  • source .venv/bin/activate
• 依存パッケージのインストール
  • PyTorch版 ：uv pip install -e .[torch]
  • Flax版 ：uv pip install -e .[flax]
  • XReg（外生変数対応） ：uv pip install -e .[xreg]
• バックエンドの選択的インストール
  • PyTorch または Jax（Flax用） をOSやアクセラレータに応じて追加インストール

コード例（PyTorch版TimesFM 2.5）

• 主要ライブラリのインポート
  • import torch
  • import numpy as np
  • import timesfm
• 精度設定とモデルロード
  • torch.set_float32_matmul_precision("high")
  • model = timesfm.TimesFM_2p5_200M_torch.from_pretrained("google/timesfm-2.5-200m-pytorch")
• モデルのコンパイル
  • model.compile(timesfm.ForecastConfig(...))
    • max_context=1024
    • max_horizon=256
    • normalize_inputs=True
    • use_continuous_quantile_head=True
    • force_flip_invariance=True
    • infer_is_positive=True
    • fix_quantile_crossing=True
• 予測の実行
  • point_forecast, quantile_forecast = model.forecast(...)
    • 入力例：np.linspace(0, 1, 100), np.sin(np.linspace(0, 20, 67))
    • 出力：point_forecast.shape → (2, 12)、quantile_forecast.shape → (2, 12, 10)

今後の開発・サポート予定

• Flaxバージョン 対応による推論高速化
• covariateサポート の拡充
• ドキュメント・ノートブック のさらなる整備
• リポジトリは順次アップデート中 である点に注意

参考リンク

• 論文 ：A decoder-only foundation model for time-series forecasting（ICML 2024）
• Hugging Face Collection ：TimesFM Models
• Google Research Blog ：TimesFM解説記事
• GitHubリポジトリ ：google-research/timesfm