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O modelo TimesFM
Este documento descreve o modelo de previsão de série temporal TimesFM integrado do BigQuery ML.
O modelo univariado TimesFM integrado é uma implementação do modelo TimesFM de código aberto do Google Research. O modelo TimesFM do Google Research é um modelo de base para previsão de séries temporais que foi pré-treinado em bilhões de pontos de tempo de vários conjuntos de dados do mundo real. Assim, é possível aplicá-lo a novos conjuntos de dados de previsão em vários domínios.
O modelo TimesFM está disponível em todas as regiões compatíveis com o BigQuery.
Usar o modelo TimesFM integrado do BigQuery ML com a
função AI.FORECAST
permite fazer previsões sem precisar criar e treinar seu próprio modelo, evitando a necessidade de gerenciamento de modelos.
Os resultados da previsão do modelo TimesFM são comparáveis a métodos estatísticos convencionais, como ARIMA. Se você quiser mais opções de ajuste de modelo do que o TimesFM oferece, crie um modelo ARIMA_PLUS ou ARIMA_PLUS_XREG e use-o com a função ML.FORECAST.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-17 UTC."],[],[],null,["# The TimesFM model\n=================\n\n|\n| **Preview**\n|\n|\n| This product or feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA products and features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n| **Note:** To give feedback or request support for this feature, contact [bqml-feedback@google.com](mailto:bqml-feedback@google.com).\n\nThis document describes BigQuery ML's built-in\nTimesFM time series forecasting model.\n\nThe built-in TimesFM univariate model is an implementation of Google Research's\nopen source\n[TimesFM model](https://github.com/google-research/timesfm). The Google Research\nTimesFM model is a foundation model for time-series forecasting that has been\npre-trained on billions of time-points from many real-world datasets, so you\ncan apply it to new forecasting datasets across many domains.\nThe TimesFM model is available in all BigQuery supported regions.\n\nUsing BigQuery ML's built-in TimesFM model with the\n[`AI.FORECAST` function](/bigquery/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-ai-forecast)\nlets you perform\nforecasting without having to create and train your own model, so you can\navoid the need for model management.\nThe forecast results from the TimesFM model are comparable to\nconventional statistical methods such as ARIMA. If you want more\nmodel tuning options than the TimesFM model offers, you can create an\n[`ARIMA_PLUS`](/bigquery/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-create-time-series)\nor\n[`ARIMA_PLUS_XREG`](/bigquery/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-create-multivariate-time-series)\nmodel and use it with the\n[`ML.FORECAST` function](/bigquery/docs/reference/standard-sql/bigqueryml-syntax-forecast)\ninstead.\n\nTo try using a TimesFM model with the `AI.FORECAST` function, see\n[Forecast multiple time series with a TimesFM univariate model](/bigquery/docs/timesfm-time-series-forecasting-tutorial).\n\nTo learn more about the Google Research TimesFM model, use the following\nresources:\n\n- [Google Research blog](https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/)\n- [GitHub repository](https://github.com/google-research/timesfm)\n- [Hugging Face page](https://huggingface.co/collections/google/timesfm-release-66e4be5fdb56e960c1e482a6)"]]