库名称：transformers.js
基础模型：ibm-granite/granite-timeseries-patchtsmixer
任务类型：时间序列预测

该模型为 https://huggingface.co/ibm-granite/granite-timeseries-patchtsmixer 的ONNX权重版本，专为兼容Transformers.js而转换。

使用指南（Transformers.js）

若尚未安装，可通过NPM安装Transformers.js JavaScript库：

npm i @huggingface/transformers

示例： 使用onnx-community/granite-timeseries-patchtsmixer进行时间序列预测

import { PatchTSMixerForPrediction, Tensor } from '@huggingface/transformers';

const model_id = "onnx-community/granite-timeseries-patchtsmixer";
const model = await PatchTSMixerForPrediction.from_pretrained(model_id, { dtype: "fp32" });

const dims = [64, 512, 7];
const prod = dims.reduce((a, b) => a * b, 1);
const past_values = new Tensor('float32',
    Float32Array.from({ length: prod }, (_, i) => i / prod),
    dims,
);
const { prediction_outputs } = await model({ past_values });
console.log(prediction_outputs);

说明：当前为ONNX权重创建独立仓库是临时方案，直至WebML技术更普及。若需使模型适配Web环境，建议使用🤗 Optimum转换为ONNX格式，并参照本仓库结构（将ONNX权重存放在onnx子文件夹中）。