अपने हार्डवेयर पर AI मौसम पूर्वानुमान चलाएं: ECMWF का AIFS 2.0 लॉन्च
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
Hugging Face
Anemoi
PyTorch
ECMWF ने अपने AIFS, एक डेटा-संचालित मौसम पूर्वानुमान मॉडल को ओपन-सोर्स कर दिया है, लेकिन इसे चलाने के लिए आमतौर पर NVIDIA GPU की Ampere आर्किटेक्चर या उससे नए की आवश्यकता होती है। एक संगतता पैच अब AIFS Single 2.0 को किसी भी GPU या CPU पर, स्थानीय रूप से और Hugging Face Jobs के माध्यम से चलाने में सक्षम बनाता है। यह मार्गदर्शिका अनुसंधान, अनुप्रयोगों और शिक्षा के लिए ओपन वेट्स का लाभ उठाने का तरीका बताती है।
ECMWF का AIFS एक AI-आधारित वैश्विक मध्यम-श्रेणी मौसम पूर्वानुमान मॉडल है जो डेटा-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो पारंपरिक भौतिकी-आधारित मॉडलों की तुलना में लगभग 1000 गुना कम ऊर्जा की खपत करता है। इसके वेट्स Hugging Face पर उपलब्ध हैं, और यह 25 फरवरी 2025 से भौतिक IFS के साथ-साथ परिचालन में है। मॉडल परिवार में AIFS Single (नियतात्मक, 15-दिवसीय पूर्वानुमान) और AIFS ENS (एनसेंबल, 51 सदस्य) शामिल हैं। मई 2026 में v2 अपडेट में तरंग और हिम पूर्वानुमान जोड़े गए और समताप मंडल के प्रतिनिधित्व में सुधार किया गया। AIFS को महंगे GPU के बिना सुलभ बनाने के लिए, एक संगतता पैच flash-attn को PyTorch के SDPA से बदल देता है, जिससे यह किसी भी GPU (CUDA या Apple MPS के माध्यम से) या CPU पर चल सकता है। यह गाइड दिखाता है कि AIFS Single 2.0 को Hugging Face Jobs के माध्यम से (उदाहरण के लिए, t4-small फ्लेवर का उपयोग करके) या स्थानीय रूप से कैसे चलाया जाए, सेटअप और निष्पादन के चरणों के साथ। ECMWF रिपोर्ट करता है कि AIFS अग्रणी भौतिकी-आधारित मॉडलों की तुलना में उष्णकटिबंधीय चक्रवात ट्रैक पूर्वानुमान में 20% तक सुधार करता है और बाढ़ चेतावनी प्रणालियों में डेटा फीड करता है।
स्रोत: Habr — хаб ИИ —
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