GraphCast/GenCast 天气预测模型新手指南免费跑通到上云部署【免费下载链接】weathernext项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gr/weathernextGraphCast 和 GenCast 是 Google DeepMind 开源的天气预测模型。给它一张当前天气快照它直接输出未来 15 天的全球预报论文里 0.25 度版本的中期预报精度超过了传统数值模式。想免费试跑的 AI 从业者和项目新手看完这篇就能跑起来。 先说它能干什么两个模型两种输出GraphCast确定性预报一次只给一条结果。GenCast扩散模型一次生成 50 条集合预报天然带不确定性估计。四个现成的分辨率档位版本分辨率特点GraphCast0.25°37 层气压层论文原版精度最高GraphCast_small1°13 层低配 GraphCast省内存GenCast 1p0deg Mini1°13 层内存占用最小免费 Colab 能跑GenCast 0p25deg0.25°13 层高分辨率 GenCast需云 TPU四个模型的预训练权重、归一化统计和示例输入数据都放在公开的 Google Cloud Bucket 里notebook 会自动下载不用你自己备数据。⚖️ 三种跑法差别在哪方案能跑什么内存要求单次成本免费 ColabGenCast 1p0deg Mini约 21GB 主机内存0 元本地/云 GPU1° 版需约 16GB 显存0.25° 版约 60GB 显存需换 attention 实现按 GPU 计费云 TPU0.25° 版需 4 芯片 v5p约 250GB 主机内存 32GB HBMSpot 折后约 0.5~2.2 美元/次推演结论很直接先用 Mini 白嫖跑通流程要精度再上 v5p。 第一次运行的最短路径1. 打开 Mini 演示 notebook在 Colab 打开仓库里的gencast_mini_demo.ipynb。它已内置 ERA5 示例数据跑完你能看到完整流程加载数据 → 生成预测 → 算 loss → 算梯度。2. 选运行时直接选免费的 TPU 或 GPU 运行时只有 0.25° 大模型才需要自建 TPU VM 再走本地运行时连接。3. 运行全部单元格首次执行要下载模型权重并做编译等 10 分钟左右之后同一份权重再跑只要 1~3 分钟。跑完就得到一份 15 天的温度、风、湿度预报场。 想改代码时先看这几个文件gencast_mini_demo.ipynb推荐起步的演示 notebook含示例数据无需自备数据。gencast_demo_cloud_vm.ipynb配合云 TPU 跑高分辨率版本的入口。graphcast/gencast.pyGenCast 一步预测架构去噪器加采样器在这里组装。graphcast/graphcast.pyGraphCast 主架构。graphcast/data_utils.py输入数据的预处理逻辑。graphcast/icosahedral_mesh.py球面二十面体网格定义模型把经纬度网格转成三角网格再算消息传递。 效果到底怎么样Mini 版本和 ECMWF ENS 的真实差距红色 相对 ENS 误差更大蓝色 更小横轴是预报时效天纵轴是气压层hPau/v/z/t/q 分别是东西风、南北风、位势高度、温度、湿度。Mini 在高空短期预报上明显偏红低空变量上差距不大。另外注意Mini 只出了 8 个集合成员ENS 是 50 个图中用的是无偏 CRPS 保证公平。它只适合熟悉流程别拿它的分数代表整套模型的水平。上云跑 0.25° 版本的参考水平这张卡比较的是同一 0.25° 模型在 TPU 和 H100 上跑的差异颜色范围 ±3%红蓝几乎贴边。也就是说算力选型对精度影响很小主要代价是速度同样的 30 步推演TPU 约 8 分钟GPU 要 25 分钟左右。⚠️ 常见坑先避开再跑GPU 跑不了默认的 attentionsplash attention 在 GPU 上没有支持你得把模型配置换成triblockdiag_mha。代价是精度平均掉约 0.3%~0.4%速度也慢约 3 倍。只跑 1° 模型的话一张 16GB 显存的卡就够。大模型的内存门槛比你想的高0.25° GenCast 编译时需要约 250GB 主机内存、推理要 32GB HBMMini 只要 21GB 内存 8GB HBM。内存不够时请求多设备 TPU比如 2x2x1把内存摊开。Spot TPU 会被随机关停Spot 实例便宜但可随时被抢占而且无法重启只能重建。开排队选项可以避免创建失败用完记得删掉 TPU VM否则一直计费。只试 0.25° 版本就上 v5p-N只想看效果v5litepod-4 跑 1° 版本最省Spot 折后一次推演不到 1 美元。想玩 AI 天气预报先用 Mini 版本免费跑一遍把数据格式和预报流程摸熟需要真实精度时再按 docs/cloud_vm_setup.md 申请 TPU。模型权重是 CC BY-NC-SA 4.0 许可商用前记得确认条款。【免费下载链接】weathernext项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gr/weathernext创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考