支持对没有目标历史记录的 Torch 模型进行冷启动预测

**您的功能请求是否与当前问题有关?请描述。**我想使用 Darts 的 Torch 预测模型进行冷启动预测。 典型的数字营销示例是对新发布的内容(例如新的文章系列或视频发布)在发布日期之前预测流量,例如页面浏览量或视频播放量。全局模型可以使用现有内容的历史数据进行训练,而新内容具有: * 没有历史目标值, * 未来的因素,例如计划的广告支出、推广计划和日历特征, * 静态因素,例如内容类别、创作者属性和目标人群。 目标是在内容发布之前预测从发布日期开始的流量,而无需对新内容的过去的目标观测值。 ** 当前限制 ** 从文档和之前的问题,如 #1289 和 #2151,我了解到,Torch 预测模型目前要求 `input_chunk_length >= 1`,因此这种冷启动预测不受支持。 ** 描述建议的解决方案 ** Torch 模型可以使用 `input_chunk_length = 0` 进行预测。 ** 需要确认的问题 ** 1. #2151 是否还涵盖了新系列的冷启动预测,其中没有历史目标值? 2. 由于 #2151 于 2024 年开启,是否有任何进展或更新的路线图?