时序基础模型
TDgpt 内置涛思数据时序基础模型和 Time-MoE 两个时序基础模型，当前 TDgpt 只整合了时序基础模型的预测能力，后续还将提供异常检测、数据补齐等能力。
功能概述
时序数据基础模型是专门训练用以处理时间序列数据预测和异常检测、数据补齐等高级时序数据分析功能的基础模型，时序基础模型继承了大模型的优良泛化能力，无需要设置复杂的输入参数，即可根据输入数据进行预测分析。
| 序号 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | tdtsfm_1 | 涛思时序数据基础模型 v1.0 |
| 2 | time-moe | 亿级别参数 MoE时序基础模型 |
TDgpt 集成时序基础模型的预测能力，无需设置模型相关参数，使用 SQL 语句即可轻松调用时序基础模型的进行预测。
- 以下 SQL 语句调用涛思时序基础模型（tdtfsm）预测数据，返回 10 条预测记录。
SELECT _frowts, FORECAST(i32, "algo=tdtsfm_1,rows=10") from foo
- 以下 SQL 语句调用 TimeMoE 时序基础模型预测数据，并返回 10 条预测记录。
SELECT _frowts, FORECAST(i32, "algo=timemoe-fc,rows=10") from foo
