Leitfaden: Flexible Multi-Model-Workflows in GluonTS mit synthetischen Daten

In diesem Tutorial wird GluonTS aus praktischer Sicht vorgestellt. Dabei werden komplexe synthetische Datensätze erzeugt, aufbereitet und mehrere Modelle gleichzeitig eingesetzt.

Der Fokus liegt darauf, wie verschiedene Schätzalgorithmen in einer gemeinsamen Pipeline zusammenarbeiten, fehlende Abhängigkeiten elegant gehandhabt und dennoch brauchbare Ergebnisse erzielt werden.

Durch die Einbindung von Evaluations- und Visualisierungsschritten entsteht ein vollständiger Workflow, der sowohl die Modellleistung als auch die Datenverläufe anschaulich darstellt.

Der Beitrag liefert damit einen umfassenden Leitfaden für Entwickler, die robuste Multi-Model-Workflows in GluonTS aufbauen wollen.