中文简介
NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base 是 NeoQuasar 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 0e0117387f39,同步到 4 个文件,文件元数据合计 15.11 MB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base 是 NeoQuasar 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 0e0117387f39,同步到 4 个文件,文件元数据合计 15.11 MB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。
【适用方向】
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:0e0117387f39。 任务标签:上游卡片所列任务。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 3.96 M。 库标记:pytorch。 上游页面记录的最近更新时间:2025-09-09。
【文件信息】
上游 API 返回 4 个文件,文件元数据合计 15.11 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model.safetensors(15.11 MB);README.md(8.66 KB);.gitattributes(1.48 KB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 15.11 MB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 7.55 MB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
Kronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets Kronos** is the **first open-source foundation model** for financial candlesticks (K-lines), trained on data from over **45 global exchanges**. It is designed to handle the unique, high-noise characteristics of financial data. Introduction Kronos is a family of decoder-only foundation models, pre-trained specifically for the "language" of financial markets—K-line sequences. It leverages a novel two-stage framework: 1. A specialized tokenizer first quantizes continuous, multi-dimensional K-line data (OHLCV) into **hierarchical discrete tokens**. 2. A large, autoregressive Transformer is then pre-trained on these tokens, enabling it to serve as a unified model for diverse quantitative tasks. The success of large-scale pre-training paradigm, exemplified by Large Language Models (LLMs), has inspired the development of Time Series Foundation Models (TSFMs). Kronos addresses existing limitations by introducing a specialized tokenizer that discretizes continuous market information into token sequences, preserving both price dynamics and trade activity patterns. We pre-train Kronos using an autoregressive objective on a massive, multi-market corpus of over 12 billion K-line records from 45 global exchanges, enabling it to learn nuanced temporal and cross-asset representations. Kronos excels in a zero-shot setting across a diverse set of financial tasks, including price series forecasting, volatility forecasting, and synthetic data generation. Live Demo We have set up a live demo to visualize Kronos's forecasting results. The webpage showcases a forecast for the **BTC/USDT** trading pair over the next 24 hours. 👉 Access the Live Demo Here Model Zoo We release a family of pre-trained models with varying capacities to suit different computational and application needs. All models are readily accessible from the Hugging Face Hub. | Model | Tokenizer | Context length | Param | Hugging Face Model Card | |-----------
适用场景
适合在真实样本上评估上游卡片所列任务能力,并比较质量、时延和资源消耗。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:0e0117387f39。 任务标签:上游卡片所列任务。 上游 Safetensors 元数据显示参数量约 3.96 M。 库标记:pytorch。 上游页面记录的最近更新时间:2025-09-09。
文件说明
上游 API 返回 4 个文件,文件元数据合计 15.11 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 1 个、.md 1 个、.safetensors 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model.safetensors(15.11 MB);README.md(8.66 KB);.gitattributes(1.48 KB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.48 KBconfig.json301 Bmodel.safetensors15.11 MBREADME.md8.66 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 15.11 MB。 按每参数 2 字节只计算 BF16 权重,理论下限约 7.55 MB;这不包含 KV Cache、激活值、框架开销或并发余量。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
获取、校验与交付
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