迪卡侬为什么选择 Chronos-2 进行需求预测？
Chronos-2 在迪卡侬自有零售数据的大规模基准测试中准确率领先，支持原生协变量，计算效率高，并且每半年微调一次即可显著提升效果。
How Decathlon runs demand forecasting at scale with Chronos-2
（翻译）迪卡侬如何利用 Chronos-2 进行大规模需求预测
资讯摘要
Decathlon, one of the world's largest sporting goods retailers, forecasts weekly demand for tens of thousands of products across multiple continents. Learn how they deployed Chronos-2 on AWS to improve forecast accuracy by 11-15 points while cutting operational complexity and running weekly inferenc
AI 摘要
迪卡侬在 AWS 上部署 Chronos-2 时间序列基础模型，用于全球数万种商品的每周需求预测。相比此前 DeepAR 与 Holt-Winters 方案，Chronos-2 将预测准确率提升 11 到 15 个百分点，并显著降低运维复杂度。模型每半年微调一次，在约 40 秒内可完成 7000 条时间序列的推理，覆盖 12 周补货和 52 周战略预测两个周期。
AI 问答
Chronos-2 在迪卡侬的推理耗时是多少？
在 CPU 推理场景下，约 40 秒可处理 7000 条时间序列，约 75 秒可处理 15000 条时间序列。
迪卡侬对 Chronos-2 的微调频率是多久？
每 6 个月通过 AutoGluon 和 LoRA 进行一次微调，并通过 MLflow 按供应区域记录和版本化管理模型。
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