ecmwf-lab/ai-models

해결하는 문제

이 프로젝트는 다양한 AI 기반 기상 예측 모델을 실행하기 위한 통합된 명령줄 인터페이스를 제공하여, 자산 관리, 기상 아카이브에서 입력 데이터를 가져오기, 예측 생성 과정을 간소화합니다.

작동 방식

ai-models 도구는 여러 AI 기상 모델을 래핑하는 역할을 합니다. 이 도구는 훈련된 가중치(자산)를 다운로드하고, ECMWF MARS 아카이브, Copernicus Climate Data Store (CDS), 또는 로컬 GRIB 파일과 같은 소스에서 초기 조건(입력 데이터)을 가져옵니다. 사용자는 예측 리드 타임과 출력 형식을 지정할 수 있으며, 도구는 ONNX 런타임을 통해 CPU 또는 GPU에서 실행을 관리합니다.

대상 사용자

개별 모델에 대한 복잡한 데이터 파이프라인을 수동으로 처리할 필요 없이 AI 기반 기상 예측을 수행하고자 하는 기상학자, 기후 과학자, 연구자.

주요 기능

• 다중 모델 지원: Pangu-Weather, FourCastNet, FourCastNetV2, GraphCast 등의 모델용 플러그인을 지원합니다.
• 유연한 데이터 출처: MARS, CDS에서 자동으로 입력 데이터를 가져오거나, 로컬 GRIB 파일을 수락합니다.
• 사용자 정의 예측: 메타데이터 플레이스홀더를 사용하여 리드 타임(예: 10일 또는 15일)과 출력 파일 경로를 사용자가 정의할 수 있습니다.
• GPU 가속: GPU 성능에 최적화되어 예측 시간을 수 시간에서 약 1분으로 단축합니다.