Ito ang Linux app na pinangalanang Google DeepMind GraphCast at GenCast na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang Version0.1.1sourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Google DeepMind GraphCast at GenCast gamit ang OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA SCREENSHOT:
Google DeepMind GraphCast at GenCast
DESCRIPTION:
Ang GraphCast, na binuo ng Google DeepMind, ay isang research-grade weather forecasting framework na gumagamit ng graph neural networks (GNNs) upang makabuo ng medium-range na pandaigdigang mga hula sa panahon. Nagbibigay ang repositoryo ng kumpletong halimbawang code para sa pagpapatakbo at pagsasanay sa parehong GraphCast at GenCast, dalawang modelong ipinakilala sa mga papeles sa pananaliksik ng DeepMind. Ang GraphCast ay idinisenyo upang magsagawa ng high-resolution na atmospheric simulation gamit ang ERA5 dataset mula sa ECMWF, habang ang GenCast ay nagpapalawak ng diskarte sa diffusion-based ensemble forecasting para sa probabilistic weather prediction. Ang parehong mga modelo ay binuo sa JAX at isinasama ang mga advanced na neural architecture na may kakayahang matuto mula sa multi-scale geophysical data na kinakatawan sa icosahedral meshes. Kasama sa package ang mga pretrained na timbang ng modelo, mga istatistika ng normalisasyon, at mga demonstration notebook na nagbibigay-daan sa mga user na kopyahin at i-fine-tune ang mga eksperimento sa pagtataya ng panahon sa Colab o sa mga Google Cloud TPU at GPU.
Mga tampok
- Nagpapatupad ng mga arkitektura ng GraphCast at GenCast para sa data-driven na pagtataya ng panahon
- Ang paunang sinanay na mga timbang ng modelo at data ng normalisasyon ay available sa pamamagitan ng Google Cloud Bucket
- JAX-based differentiable simulation framework gamit ang graph neural network
- Colab-ready demonstration notebook para sa mabilis na pag-eksperimento at pag-aaral
- Tugma sa mga dataset ng ERA5 at HRES para sa historical at operational na fine-tuning
- Sinusuportahan ang pagpapatupad sa mga TPU at GPU para sa scalable na pagsasanay sa modelo at hinuha
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.