Google Research模型卡介绍TimesFM 2.5 200M时间序列检查点，并说明该检查点不是官方支持的Google产品。本文依据公开资料解释使用思路，不等同于购买了运维支持服务。
时间粒度先与排班动作对应
模拟客服请求量，如果人员按小时调整，就应先检查小时数据是否完整；只看日总量可能掩盖短时高峰。将节假日、系统故障和活动流量单独标记，避免把异常当作长期规律。
评估要保留高峰误差
同一测试窗口内比较模型与简单基线，不只看平均误差，也看最需要资源时是否低估。若使用分位数等输出，需要理解其定义及校准情况，不能把区间当作必然包含实际结果的保证。
从预测到调度保留人工判断
先以辅助看板运行，观察预测更新是否稳定，再讨论与扩容或排班系统的连接。版本与输入应可追溯，实际资源成本也要单独记录。本文未进行独立测评，不把研究结果直接套用于任何具体企业。
延伸阅读：AI模型。