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Forecast Your Numbers with Google's TimesFM

Ein Guide zu TimesFM, dem offenen Prognosemodell von Google Research, auf deinem eigenen Mac: welche Version du geschäftlich nutzen darfst, ein echter Test mit öffentlichen Daten und ein Skript, das jede CSV mit einem Befehl prognostiziert.

0 €

Gib deine E-Mail ein. Du bekommst einen 6-stelligen Code, dann startet der Download.

Ein Mac (oder Linux/Windows) mit Python 3.10+ und uv. Der erste Lauf lädt das TimesFM-2.5-Modell (ca. 0,93 GB, Apache-2.0). Läuft lokal, deine Daten bleiben auf deinem Rechner. Der Weg über BigQuery wird von Google abgerechnet.

Was du bekommst

  • Licence box 2.5 ist Apache-2.0 und geschäftlich nutzbar, die 3.0-Gewichte sind nicht-kommerziell.
  • Install Drei Befehle auf dem Mac, dann die kleinstmögliche Prognose.
  • Real test 26 Wochen Wikipedia-Aufrufe ausgeblendet und prognostiziert, mit dem Fehler.
  • forecast_csv.py Deine CSV rein, Prognose-CSV und Diagramm raus, mit Backtest-Option.
  • No-code route BigQuery AI.FORECAST und Connected Sheets, und wann sie passen.

In drei Schritten

  1. Entpacken und den Guide (PDF) öffnen. Zuerst den Lizenz-Kasten lesen.
  2. TimesFM installieren und forecast_csv.py mit --backtest auf die Beispieldatei anwenden.
  3. Oder INSTALL-WITH-CLAUDE.md in Claude Code einfügen und deine eigene CSV Schritt für Schritt prognostizieren.

Fabian Faraz Farid · Alle Links