Нейросеть для прогноза нагрузки весит меньше гигабайта. Видеокарту ей покупать не надо:...
Нейросеть для прогноза нагрузки весит меньше гигабайта. Видеокарту ей покупать не надо: Mistral выпустила Timestral, которая работает с рядами чисел, а не сочиняет про них убедительные абзацы. Продажи по дням, температура оборудования, нагрузка на сервер — примеры данных для такого инструмента. Модель смотрит на историю и строит прогноз. Можно добавить известные заранее обстоятельства: выходные, плановую остановку станка, производственный график. Причём на выходе не одна торжественная цифра «завтра будет 42», а диапазоны возможных значений. Видно, насколько прогноз сам по себе неопределённый. Код и пример запуска Timestral уже выложены. Есть четыре размера; веса старшей версии занимают около 837 МБ, младшей — 21 МБ. Работает на CPU, нужны Python и PyTorch. Код и веса распространяются по разным лицензиям — условия указаны там же. Хорошая задача для небольшого специализированного ИИ. А проверять его стоит на своих прошлых данных: спрятали последние недели, построили прогноз, сравнили с тем, что реально произошло. Красивый график без такой проверки рисовать умеют и без нейросети.