Exécutez des prévisions météo par IA sur votre propre matériel : lancement d'AIFS 2.0 de l'ECMWF
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
Hugging Face
Anemoi
PyTorch
L'ECMWF a open-sourcé son AIFS, un modèle de prévision météorologique basé sur les données, mais son exécution nécessite généralement des GPU NVIDIA d'architecture Ampere ou plus récente. Un correctif de compatibilité permet désormais d'exécuter AIFS Single 2.0 sur n'importe quel GPU ou CPU, localement ou via Hugging Face Jobs. Ce guide explique comment exploiter les poids ouverts pour la recherche, les applications et l'éducation.
L'AIFS de l'ECMWF est un modèle mondial de prévision météorologique à moyenne échéance basé sur l'IA, qui utilise une approche guidée par les données et consomme environ 1000 fois moins d'énergie que les modèles physiques traditionnels. Ses poids sont disponibles sur Hugging Face et il est opérationnel depuis le 25 février 2025, aux côtés de l'IFS physique. La famille de modèles comprend AIFS Single (déterministe, prévisions à 15 jours) et AIFS ENS (ensemble, 51 membres). La mise à jour v2 de mai 2026 a ajouté des prévisions de vagues et de neige et amélioré la représentation de la stratosphère. Pour rendre AIFS accessible sans GPU coûteux, un correctif de compatibilité remplace flash-attn par SDPA de PyTorch, ce qui permet l'exécution sur n'importe quel GPU (via CUDA ou Apple MPS) ou sur CPU. Le guide explique comment exécuter AIFS Single 2.0 via Hugging Face Jobs (par exemple, avec le type t4-small) ou localement, avec des étapes pour l'installation et l'exécution. L'ECMWF rapporte que AIFS améliore la prévision de la trajectoire des cyclones tropicaux jusqu'à 20% par rapport aux modèles physiques de pointe et alimente les systèmes d'alerte aux inondations.
Source: Habr — хаб ИИ —
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