Prithvi-WxC-1.0-2300M

קוד פתוח

ibm-nasa-geospatialcdla-permissive-2.02024-09-20

terratorch
Pytorch
Weather & Climate
Time Series
Foundation Model

מודל תשתית של נאסא ו־IBM לניתוח מזג אוויר ואקלים, שמאפשר לשחזר נתונים אטמוספריים חסרים ולחזות קדימה. מתאים למי שבונה יישומי אקלים מורכבים וצריך בסיס גיאוספציאלי רחב.

19.3 GBמשקל הקבצים
1,646הורדות בחודש
87לייקים

מה זה

מדובר במודל של 2.3 מיליארד פרמטרים שאומן על נתוני MERRA-2 וכולל 160 משתנים אטמוספריים שונים. הוא יודע לקבל מידע משתי נקודות זמן שונות ולהפיק מצב אטמוספרי מלא בנקודת זמן בודדת, בהווה או בעתיד. המטרה כאן היא לתת מענה לשתי בעיות מרכזיות: שחזור מידע אטמוספרי חלקי וחיזוי התקדמות התנאים בזמן.

הגרסה הזו אומנה עם יחס מיסוך של 50 אחוז, כשההפרש בין נקודות הזמן בקלט נע בין 3 ל־12 שעות, וטווח התחזית נע בין אפס ל־24 שעות. הוא נועד בעיקר למשימות כלליות שלא מתמקדות בחיזוי רציף. אם המטרה היא חיזוי מזג אוויר מובהק קדימה, המפתחים עצמם מפנים לגרסת ה־rollout הייעודית שנבנתה לאיטרציות קבועות של שש שעות.

מתאים ל

שחזור נתוני אטמוספירה
המודל אומן עם מיסוך של 50 אחוז ומאפשר השלמת מידע חסר מתוך מדידות חלקיות.
דאונסקיילינג של נתוני אקלים
הורדת רזולוציה והתאמת נתוני מזג אוויר למודלים מקומיים, משימה שעבורה כבר אומן בהצלחה.
פרמטריזציה של גלי כבידה
המפתחים הוכיחו התאמה ישירה של המשקלים לחישוב שטף גלי כבידה במחקר אטמוספרי.

איפה זה נופל

הגרסה הזו ספציפית אינה מותאמת לחיזוי ארוך טווח, והיוצרים מציינים במפורש שהיא מתאימה למקרים כלליים ולא לחיזוי קדימה. בנוסף, הקלט מוגבל למבנה קשיח של שתי נקודות זמן בלבד עם דלתות מוגדרות מראש של 3 עד 12 שעות, וטווח תחזית מקסימלי של 24 שעות. מי שבונה עליו צריך לזכור שהוא נשען באופן בלעדי על פורמט הנתונים והמשתנים של MERRA-2, מה שדורש התאמה של הקלטים.

שאלות
נפוצות

האם המודל הזה מתאים לחיזוי מזג אוויר קדימה?

לא באופן אידיאלי. היוצרים מציינים במפורש שהגרסה הזו מיועדת למשימות כלליות ולא לחיזוי, ועבור חיזוי רציף עדיף להשתמש בגרסת ה־rollout שנבנתה במיוחד למטרה זו.

איזה קלט המודל דורש כדי לעבוד?

המודל מקבל נתונים משני זמנים שונים בהפרש של 3, 6, 9 או 12 שעות מתוך 160 המשתנים של MERRA-2, ומייצר פלט עבור נקודת זמן אחת.

איך מריצים

המשקל הכולל מגיע ל־19.3 גיגה-בייט שמחולקים לכמעט אלף קבצים נפרדים, וההרצה דורשת שימוש בספריית terratorch. תצטרכו כרטיס מסך עם זיכרון וידאו מספק כדי להחזיק מודל של 2.3 מיליארד פרמטרים לצד מערכי הנתונים הגדולים, אם כי דוגמת הדאונסקיילינג של הפרויקט רצה גם על כרטיס T4 בסיסי בקולאב.

אם אתם צריכים רק תחזיות נקודתיות או שאין לכם תשתית ענן מתאימה, הורדה וניהול של מאות קבצים לצד נתוני אקלים גולמיים יכולים להפוך לכאב ראש מהר מאוד. במקרים כאלה עדיף לבדוק אם יש גישה ישירה דרך פלטפורמות ענן כמו watsonx שמציעות אותו במקום להקים את כל הצינור לבד.

pip install -U huggingface_hub
hf download ibm-nasa-geospatial/Prithvi-WxC-1.0-2300M

הקבצים

998 קבצים במאגר, 19.3 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא cdla-permissive-2.0. זהו רישיון פתוח שמתיר שימוש מסחרי, שינוי והפצה של הנתונים והמודל, כל עוד שומרים על תנאי הרישיון ומשאירים את הקרדיט הנדרש. מתאים לשילוב במוצרים מסחריים בלי דרישות הדדיות של קוד פתוח.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗