基于Chronos2的时间序列预测微服务

[lyy001017]

1️⃣ 背景
旨在开发一个基于 Amazon Chronos-2 的时间序列预测引擎，支持zero-shot和finetune预测，意图覆盖工业级的需求预测、库存优化等应用场景。

2️⃣ 目标
构建基于 Chronos-2 的 zeroshot / finetune 预测系统，并提供预测结果可视化、指标评估及模型、数据管理能力。
容器化为微服务，并提供标准化 API 与 MCP 接口，方便外部系统和 LLM 集成。

3️⃣ 实现方案/计划

• 设计任务计划书，完成初步框架并微调细节。

• 后端功能

  • 预测接口：接收上传csv文件，包含待预测目标列，时间戳，时间序列id，及协变量。需要提供待预测步长，输出分位数、输出误差等参数。接口立即返回上传csv文件相关的概述：包括总时间序列数，每条时间序列长度、及任务id（由于查询预测结果）等信息
  • 查询接口：根据预测接口提供的job_id输入，可查询预测结果，预测误差等信息。
  • 可视化接口：传入所需查看序列id，及可视化图像数量，读取预测结果并返回对应的可视化结果图。

• MCP

  • 集成MCPtools、prompt、resource（FastMCP+python SDK），供LLM调用。

• 异常状态和环境配置

  • 配置一些参数限制（如Chronos-2支持的最大上下文长度等）。
  • 配置一些异常状态，并统一错误格式。

• 容器化和部署

  • 完成前后端Dockerfile编写
  • 完成Dockercompose.yml一键编排部署前后端（挂载模型权重路径）

4️⃣ 预期结果

• 提供一个可直接使用的基于 Chronos-2 的时间序列预测微服务。
• 在真实业务场景中可作为需求预测与库存优化等需求的基础组件。
• 提供测试文档供整体服务进行debug调整。
• 提供完整的业务逻辑实现任务书，便于后续继续开发调试。
• 提供完整的说明文档供用户“无压力”上手项目。