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IBM Granite 시계열 기초 모델 및 예측 API를 사용하여 미래 값 예측(베타)
마지막 업데이트 날짜: 2024년 12월 18일
IBM Granite 시계열 기초 모델 및 예측 API를 사용하여 미래 값 예측(베타)

watsonx.ai 제공되는 시계열 예측 API와 IBM Granite 시계열 모델을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측할 수 있습니다.

중요: watsonx.ai API의 시계열 예측 방법은 베타 기능으로 제공됩니다.

API 참조

자세한 내용은 API 참조 문서를 참조하세요.

Python SDK

시계열 모델을 사용하여 데이터를 예측하는 코드를 작성하려면 watsonx.ai Python 라이브러리를 사용하면 됩니다. 자세한 정보는 다음 항목을 참조하십시오.

샘플 노트북

시계열 기초 모델 및 시계열 데이터를 사용하여 에너지 수요 예측

시계열 예측

시계열 API를 사용하여 과거 데이터 관측값을 제로 샷 추론으로 미래 값을 예측할 수 있는 시계열 foundation model 전달하세요. 예를 들어, 이 방법을 사용하여 다음 유형의 데이터에서 과거 관측값을 기반으로 미래 값을 예측할 수 있습니다:

  • 주식 가격 및 거래량
  • 심전도(EKG) 데이터 또는 수면다원검사(PSG) 기록
  • 온도 또는 지진계 데이터
  • 네트워크 성능 측정

지원되는 파운데이션 모델

다음 모델 ID를 가진 IBM Granite 시계열 기초 모델을 watsonx.ai: 예측에 사용할 수 있습니다:

  • ibm/granite-ttm-512-96-r2: 데이터 세트당 최소 512개의 데이터 포인트가 필요합니다.
  • ibm/granite-ttm-1024-96-r2: 데이터 세트당 최소 1,024개의 데이터 포인트가 필요합니다.
  • ibm/granite-ttm-1536-96-r2: 데이터 세트당 최소 1,536개의 데이터 포인트가 필요합니다.

Granite 시계열 모델은 분 또는 시간 간격의 데이터 포인트에서 가장 잘 작동하며 대상 열당 96개의 데이터 포인트로 예측 데이터 집합을 생성합니다. 최상의 결과를 얻으려면 사용 가능한 데이터를 기반으로 가장 많은 데이터 포인트를 사용하는 모델을 사용하세요.

모델에 대한 자세한 내용은 IBM 파운데이션 모델을 참조하세요.

프로그래밍 방식으로 사용 가능한 시계열 모델 목록을 가져오려면 watsonx.ai as a service API에서 사용 가능한 기초 모델 나열 메서드를 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 시계열 모델만 반환하려면 ' filters=function_time_series_forecast 매개변수를 지정합니다.

예를 들어,

curl -X GET \
  '{url}/ml/v1/foundation_model_specs?version=2024-11-14&filters=function_time_series_forecast'

예제에서는 ' {url} 변수를 ' us-south.ml.cloud.ibm.com 와 같이 인스턴스에 적합한 값으로 바꿉니다.

데이터 요구사항

시계열은 시간이 지남에 따라 수집되는 데이터 포인트의 모음입니다.

Granite 시계열 모델을 사용하여 미래 값을 예측하려면 분석을 위해 제출하는 데이터가 다음 요구 사항을 충족해야 합니다:

  • 기록된 데이터는 기온이나 주식 주가 등 수치여야 합니다.

  • 데이터에는 모델이 예측을 수행할 수 있도록 과거 컨텍스트에 대한 충분한 데이터 포인트가 포함되어 있어야 합니다. 각 시계열 foundation model 데이터 집합당 필요한 최소 데이터 요소 수를 지정합니다. 필요한 개수 이상을 지정하면 모델은 모델 요구 사항까지 가장 최근의 데이터 포인트를 사용하고 나머지는 무시합니다.

  • 각 데이터 세트에는 요청 본문에 포함된 ' date, ' id_columns' , ' target_columns '에 지정된 배열에 동일한 수의 항목이 있어야 합니다. 데이터 요소를 건너뛰거나 데이터 요소로 ' null '을 지정할 수 없습니다. 요청을 제출하기 전에 데이터를 확인하세요.

  • 이 서비스는 대부분의 일반적인 날짜 및 시간 형식을 허용하지만, ISO 8601 형식(2024-11-12T15:06:35')의 타임스탬프가 있는 날짜를 지정하면 날짜 형식 지정 규칙의 차이로 인해 발생할 수 있는 혼란을 방지할 수 있습니다. 예를 들어 11/12/2024는 11월 12일을 의미하나요, 아니면 12월 11일을 의미하나요? 생성된 예측 결과에서 타임스탬프가 중복되거나 누락되는 것을 방지하기 위해 UTC(협정 세계시) 오프셋(2024-11-12T15:06:35+0000)을 사용하여 ISO 8601 형식의 날짜를 지정합니다.

  • 균일한 빈도로 데이터를 샘플링합니다. 예를 들어 데이터를 1분, 1시간 또는 1일 단위로 관찰할 수 있습니다. 타임스탬프가 균일하지 않은 경우 오류가 발생하지는 않지만 결과물의 품질이 떨어질 수 있습니다. 생성된 예측 데이터는 ' freq 매개변수로 지정한 빈도로 형식이 지정됩니다.

    예를 들어 하루("freq":"1D")의 빈도를 지정하면 타임스탬프는 다음과 같은 모양이 됩니다:

    "date": [
      "2024-11-15T15:06:35",
      "2024-11-16T15:06:35",
...
]

    빈도가 5분("freq":"5min"')인 경우 각 날짜 타임스탬프는 5분 간격일 가능성이 높습니다.

    "date": [
      "2024-11-15T15:06:35",
      "2024-11-15T15:11:35",
...
]

    빈도 매개변수에서 날짜 및 시간 약어에 대해 지원되는 값은 판다 라이브러리 문서에서 기간 별칭을 참조하세요.

  • 분석을 위해 둘 이상의 소스의 데이터 요소를 포함하는 경우 각 데이터 요소는 어느 데이터 집합에 속하는지를 나타내는 고유 식별자를 제공해야 합니다.

    예를 들어 쇼핑 트렌드를 분석하는 경우 연말연시 기간 동안 여러 스토어의 판매 수치가 궁금할 수 있습니다. 다음 표는 두 개의 데이터 세트, A와 B를 보여줍니다. 데이터 집합 A는 위치 A의 일별 매출을 표시하고 데이터 집합 B는 위치 B의 일별 매출을 표시합니다.

    테이블 1. 샘플 판매 데이터
    날짜 데이터 세트 매출 총액(USD)
    2023년 12월 7일 A $24,988
    2023년 12월 7일 B $63,788
    2023년 12월 8일 A $41,855
    2023년 12월 8일 B $105,678
    ... ... ...

    표에는 이틀 동안의 관측값이 표시되어 있지만, 요청에는 사용하는 모델에 따라 512~1,536개의 데이터 요소가 포함되어야 합니다. 테이블의 데이터가 API에 제출되면 다음과 같이 형식이 지정됩니다:

    ...
"data": {
"date": [
  "2024-12-07T00:00:00",
  "2024-12-07T00:00:00",
  "2024-12-08T00:00:00",
  "2024-12-08T00:00:00",
  ...
],
"ids": [
  "A",
  "B",
  "A",
  "B",
  ...
],
"sales-usd": [
  24988,
  63788,
  41855,
  105678,
  ...
]
}

  • 다변량 데이터 포인트, 즉 동일한 시간 간격 동안 서로 다른 요소를 측정하는 데이터 포인트를 사용하여 예측할 수 있습니다.

    예를 들어 연말연시 기간 동안 한 스토어의 판매와 반품에 관심이 있을 수 있습니다. 다음 표는 두 데이터 집합의 몇 가지 항목을 보여줍니다. 한 데이터 세트는 일별 판매량을, 다른 데이터 세트는 일별 반품량을 표시합니다.

    테이블 2. 샘플 판매 및 반품 데이터
    날짜 매출(USD) 반품(USD)
    2023년 12월 7일 $63,788 $14,788
    2023년 12월 8일 $105,678 $25,678
    ... ... ...

    표에는 이틀 동안의 관측값이 표시되어 있지만, 요청에는 사용하는 모델에 따라 512~1,536개의 데이터 요소가 포함되어야 합니다. 테이블의 데이터가 API에 제출되면 다음과 같이 형식이 지정됩니다:

    ...
"data": {
"date": [
  "2024-12-07T00:00:00",
  "2024-12-07T00:00:00",
  "2024-12-08T00:00:00",
  "2024-12-08T00:00:00",
  ...
],
"ids": [
  "sales",
  "returns",
  "sales",
  "returns",
  ...
],
"sales": [
  63788,
  105678,
  ...
],
"returns": [
  14788,
  25678
  ...
]
}

예

이 예에서는 ' granite-ttm-512-96-r2 모델을 사용하여 2024년 8월 1일부터 8월 22일까지의 시간별 데이터 포인트를 기반으로 시간당 에너지 소비량을 킬로와트시 단위로 예측합니다.

하나의 데이터 세트의 데이터만 제출되므로 스키마에서 선택적 ' id_columns 개체를 생략할 수 있습니다. 둘 이상의 데이터셋을 사용하는 경우 ' id_columns 개체를 포함해야 합니다.

요청 본문은 두 섹션으로 나뉩니다:

  • 스키마: 스키마: 포함할 데이터 집합과 분석할 필드를 지정합니다.
  • 데이터: 데이터: 분석할 데이터입니다.

스키마는 다음과 같습니다:

"schema": {
    "timestamp_column": "date",
    "freq":"1h",
    "target_columns": [
      "consumption-kwh"
    ]
  },

데이터에는 다음 표에 표시된 정보가 포함됩니다.

테이블 3. 에너지 소비 데이터 샘플
날짜 및 시간(날짜) 시간당 에너지 소비량( kWh )(소비량-kwh)
2024-08-01T00:00:00 1.343
2024-08-01T01:00:00 1.274
2024-08-01T02:00:00 1.126

모델이 미래 값을 예측할 수 있는 충분한 데이터를 확보하려면 데이터 집합당 최소 512개의 데이터 포인트가 필요합니다. 표에는 3개의 데이터 포인트가 표시되어 있지만 요청 본문에는 528개의 데이터 포인트가 포함되어 있습니다.

다음 예제에서{url}variable with the right value for your instance, such asus-south.ml.cloud.ibm.com 대체합니다. 고유한 무기명 토큰과 프로젝트 ID를 추가합니다.

REST 요청 예시

curl -X POST \
  'https://{region}.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/time_series/forecast?version=2024-11-15' \
  --header 'Accept: application/json' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer eyJraWQiOi...' \
  --data '{
      "model_id":"
    }'

데이터 페이로드에는 다음 JSON 스니펫이 포함되어 있습니다:

{
  "model_id":"ibm/granite-ttm-512-96-r2",
  "project_id":"4ab1437e-4c9d-47cf-9926-9ab52db1ee01",
  "schema": {
    "timestamp_column": "date",
            "freq":"1h",
            "target_columns": [
                "consumption-kwh"
            ]
        },
  "data": {
        "date": [
            "2024-08-01T00:00:00",
"2024-08-01T01:00:00",
"2024-08-01T02:00:00",
"2024-08-01T03:00:00",
"2024-08-01T04:00:00",
"2024-08-01T05:00:00",
"2024-08-01T06:00:00",
"2024-08-01T07:00:00",
"2024-08-01T08:00:00",
"2024-08-01T09:00:00",
"2024-08-01T10:00:00",
"2024-08-01T11:00:00",
"2024-08-01T12:00:00",
"2024-08-01T13:00:00",
"2024-08-01T14:00:00",
"2024-08-01T15:00:00",
"2024-08-01T16:00:00",
"2024-08-01T17:00:00",
"2024-08-01T18:00:00",
"2024-08-01T19:00:00",
"2024-08-01T20:00:00",
"2024-08-01T21:00:00",
"2024-08-01T22:00:00",
"2024-08-01T23:00:00",
"2024-08-02T00:00:00",
"2024-08-02T01:00:00",
"2024-08-02T02:00:00",
"2024-08-02T03:00:00",
"2024-08-02T04:00:00",
"2024-08-02T05:00:00",
"2024-08-02T06:00:00",
"2024-08-02T07:00:00",
"2024-08-02T08:00:00",
"2024-08-02T09:00:00",
"2024-08-02T10:00:00",
"2024-08-02T11:00:00",
"2024-08-02T12:00:00",
"2024-08-02T13:00:00",
"2024-08-02T14:00:00",
"2024-08-02T15:00:00",
"2024-08-02T16:00:00",
"2024-08-02T17:00:00",
"2024-08-02T18:00:00",
"2024-08-02T19:00:00",
"2024-08-02T20:00:00",
"2024-08-02T21:00:00",
"2024-08-02T22:00:00",
"2024-08-02T23:00:00",
"2024-08-03T00:00:00",
"2024-08-03T01:00:00",
"2024-08-03T02:00:00",
"2024-08-03T03:00:00",
"2024-08-03T04:00:00",
"2024-08-03T05:00:00",
"2024-08-03T06:00:00",
"2024-08-03T07:00:00",
"2024-08-03T08:00:00",
"2024-08-03T09:00:00",
"2024-08-03T10:00:00",
"2024-08-03T11:00:00",
"2024-08-03T12:00:00",
"2024-08-03T13:00:00",
"2024-08-03T14:00:00",
"2024-08-03T15:00:00",
"2024-08-03T16:00:00",
"2024-08-03T17:00:00",
"2024-08-03T18:00:00",
"2024-08-03T19:00:00",
"2024-08-03T20:00:00",
"2024-08-03T21:00:00",
"2024-08-03T22:00:00",
"2024-08-03T23:00:00",
"2024-08-04T00:00:00",
"2024-08-04T01:00:00",
"2024-08-04T02:00:00",
"2024-08-04T03:00:00",
"2024-08-04T04:00:00",
"2024-08-04T05:00:00",
"2024-08-04T06:00:00",
"2024-08-04T07:00:00",
"2024-08-04T08:00:00",
"2024-08-04T09:00:00",
"2024-08-04T10:00:00",
"2024-08-04T11:00:00",
"2024-08-04T12:00:00",
"2024-08-04T13:00:00",
"2024-08-04T14:00:00",
"2024-08-04T15:00:00",
"2024-08-04T16:00:00",
"2024-08-04T17:00:00",
"2024-08-04T18:00:00",
"2024-08-04T19:00:00",
"2024-08-04T20:00:00",
"2024-08-04T21:00:00",
"2024-08-04T22:00:00",
"2024-08-04T23:00:00",
"2024-08-05T00:00:00",
"2024-08-05T01:00:00",
"2024-08-05T02:00:00",
"2024-08-05T03:00:00",
"2024-08-05T04:00:00",
"2024-08-05T05:00:00",
"2024-08-05T06:00:00",
"2024-08-05T07:00:00",
"2024-08-05T08:00:00",
"2024-08-05T09:00:00",
"2024-08-05T10:00:00",
"2024-08-05T11:00:00",
"2024-08-05T12:00:00",
"2024-08-05T13:00:00",
"2024-08-05T14:00:00",
"2024-08-05T15:00:00",
"2024-08-05T16:00:00",
"2024-08-05T17:00:00",
"2024-08-05T18:00:00",
"2024-08-05T19:00:00",
"2024-08-05T20:00:00",
"2024-08-05T21:00:00",
"2024-08-05T22:00:00",
"2024-08-05T23:00:00",
"2024-08-06T00:00:00",
"2024-08-06T01:00:00",
"2024-08-06T02:00:00",
"2024-08-06T03:00:00",
"2024-08-06T04:00:00",
"2024-08-06T05:00:00",
"2024-08-06T06:00:00",
"2024-08-06T07:00:00",
"2024-08-06T08:00:00",
"2024-08-06T09:00:00",
"2024-08-06T10:00:00",
"2024-08-06T11:00:00",
"2024-08-06T12:00:00",
"2024-08-06T13:00:00",
"2024-08-06T14:00:00",
"2024-08-06T15:00:00",
"2024-08-06T16:00:00",
"2024-08-06T17:00:00",
"2024-08-06T18:00:00",
"2024-08-06T19:00:00",
"2024-08-06T20:00:00",
"2024-08-06T21:00:00",
"2024-08-06T22:00:00",
"2024-08-06T23:00:00",
"2024-08-07T00:00:00",
"2024-08-07T01:00:00",
"2024-08-07T02:00:00",
"2024-08-07T03:00:00",
"2024-08-07T04:00:00",
"2024-08-07T05:00:00",
"2024-08-07T06:00:00",
"2024-08-07T07:00:00",
"2024-08-07T08:00:00",
"2024-08-07T09:00:00",
"2024-08-07T10:00:00",
"2024-08-07T11:00:00",
"2024-08-07T12:00:00",
"2024-08-07T13:00:00",
"2024-08-07T14:00:00",
"2024-08-07T15:00:00",
"2024-08-07T16:00:00",
"2024-08-07T17:00:00",
"2024-08-07T18:00:00",
"2024-08-07T19:00:00",
"2024-08-07T20:00:00",
"2024-08-07T21:00:00",
"2024-08-07T22:00:00",
"2024-08-07T23:00:00",
"2024-08-08T00:00:00",
"2024-08-08T01:00:00",
"2024-08-08T02:00:00",
"2024-08-08T03:00:00",
"2024-08-08T04:00:00",
"2024-08-08T05:00:00",
"2024-08-08T06:00:00",
"2024-08-08T07:00:00",
"2024-08-08T08:00:00",
"2024-08-08T09:00:00",
"2024-08-08T10:00:00",
"2024-08-08T11:00:00",
"2024-08-08T12:00:00",
"2024-08-08T13:00:00",
"2024-08-08T14:00:00",
"2024-08-08T15:00:00",
"2024-08-08T16:00:00",
"2024-08-08T17:00:00",
"2024-08-08T18:00:00",
"2024-08-08T19:00:00",
"2024-08-08T20:00:00",
"2024-08-08T21:00:00",
"2024-08-08T22:00:00",
"2024-08-08T23:00:00",
"2024-08-09T00:00:00",
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        ]
    }
}

REST 응답 예시

예제 요청에 대해 다음과 같은 응답이 반환됩니다.

{
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다음 스크린샷의 표는 실제 소비량과 비교하여 예상되는 에너지 소비량을 보여줍니다. 이 표는 모델이 소비량 급증을 정확하게 예측할 수 있음을 나타내지만, 모델의 예측 소비량 수치는 실제 소비량 수치보다 더 보수적으로 계산되어 있습니다.

시간당 실제 에너지 소비량과 예상 에너지 소비량을 표시합니다.

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일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기