قام مطور بإنشاء Zer0Fit، وهو تنفيذ مفتوح المصدر يقدم نماذج الأساس TabFM وTimesFM من Google كخادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) لمهام التعلم الآلي ذات الطلقة الواحدة. يتيح المشروع للمستخدمين إجراء التنبؤات والتصنيفات والانحدارات محليًا دون بناء أو تدريب نماذج مخصصة.
- يدمج نماذج المحولات TabFM (البيانات الجدولية) وTimesFM (السلاسل الزمنية) من Google في حاوية Docker واحدة.
- حقق دقة بنسبة 94.7% على مجموعة بيانات Iris وR2 بقيمة 0.87 على انحدار الإسكان في كاليفورنيا في اختبارات الطلقة الواحدة.
- يتطلب حوالي 16 جيجابايت من ذاكرة الفيديو (VRAM) ويدعم تحميل النماذج الديناميكي مع مهلة زمنية (TTL) مدتها 5 دقائق لإدارة الذاكرة.
- متوافق مع Open WebUI وClaude Code وCodex، ويعمل على أجهزة Nvidia المدعومة بـ CUDA مثل DGX Spark و3090 وH100.
يتيح هذا الأداة للمستخدمين ربط نماذج اللغات الكبيرة المحلية بنماذج الأساس للتعلم الآلي لمهام كانت تتطلب سابقًا ضبطًا مكثفًا للمعاملات الفائقة وتدريب النماذج.