KI-Wettervorhersage auf eigener Hardware ausführen: ECMWFs AIFS 2.0 starten
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
Hugging Face
Anemoi
PyTorch
Das ECMWF hat seinen AIFS, ein datengetriebenes Wettervorhersagemodell, als Open Source veröffentlicht, aber die Ausführung erfordert normalerweise NVIDIA-GPUs der Ampere-Architektur oder neuer. Ein Kompatibilitätspatch ermöglicht nun die Ausführung von AIFS Single 2.0 auf jeder GPU oder CPU, sowohl lokal als auch über Hugging Face Jobs. Dieser Leitfaden erklärt, wie man offene Gewichte für Forschung, Anwendungen und Bildung nutzen kann.
Das AIFS von ECMWF ist ein KI-basiertes globales Modell für mittelfristige Wettervorhersagen, das einen datengetriebenen Ansatz verwendet und dabei etwa 1000-mal weniger Energie verbraucht als traditionelle physikbasierte Modelle. Seine Gewichte sind auf Hugging Face verfügbar, und es ist seit dem 25. Februar 2025 neben dem physikalischen IFS operationell. Die Modellfamilie umfasst AIFS Single (deterministisch, 15-Tage-Vorhersagen) und AIFS ENS (Ensemble, 51 Mitglieder). Das v2-Update im Mai 2026 fügte Wellen- und Schneevorhersagen hinzu und verbesserte die Darstellung der Stratosphäre. Um AIFS ohne teure GPUs zugänglich zu machen, ersetzt ein Kompatibilitätspatch flash-attn durch PyTorchs SDPA, sodass die Ausführung auf jeder GPU (über CUDA oder Apple MPS) oder CPU möglich ist. Die Anleitung zeigt, wie man AIFS Single 2.0 über Hugging Face Jobs (z. B. mit der t4-small-Flavor) oder lokal ausführt, mit Schritten für Einrichtung und Ausführung. ECMWF berichtet, dass AIFS die Vorhersage von Zugbahnen tropischer Wirbelstürme im Vergleich zu führenden physikbasierten Modellen um bis zu 20 Prozent verbessert und Daten in Hochwasserwarnsysteme einspeist.
Quelle: Habr — хаб ИИ —
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