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智能化分析
覆盖预测、数据准备、数据治理与模型训练的全链路能力
三种预测模式
支持纯目标变量、历史协变量、未来协变量三种预测方式，适配不同业务场景。
灵活预测配置
支持手动输入、绘制曲线、上传 CSV，并可自定义 1 到 720 步预测范围。
结果展示与接入
支持图表展示、结果导出，并提供 Web、REST API、Python SDK 多种接入方式。
多领域数据覆盖
内置工业、能源、金融、气象、医疗等真实数据集，覆盖多种时间粒度与规模。
原生 TsFile 支持
采用专为时序设计的 TsFile 格式，具备高压缩、高写入、高查询效率优势。
训练友好的数据组织
支持多设备、多测点、多粒度数据组织，便于直接用于时序模型训练与推理。
数据配置管理
支持多路径 TsFile 数据源叠加配置，并可按权重混合采样构建训练集。
四维质量评估
从完整性、一致性、有效性、时效性四个维度评估数据质量，支持多粒度钻取。
数据可视化分析
支持多序列时序图和表格浏览，便于快速理解数据分布、走势与结构特征。
训练任务管理
支持新建、追踪和管理训练任务，可配置模型、数据、GPU 与训练超参数。
训练实时监控
实时展示 GPU 利用率、显存、温度、Loss 和训练日志，掌握训练过程状态。
模型版本管理
自动记录模型版本、训练参数与 Checkpoint 路径，并可训练后自动注册到推理服务。
