使用场景

气象学家使用GraphCast模型进行全球天气模式的研究。

农业专家利用GraphCast预测作物生长期间的气候条件，以优化种植计划。

航空公司使用GraphCast模型预测航班期间的天气状况，以确保飞行安全。

产品特色

- 能够运行和训练用于天气预测的模型，包括GraphCast和GenCast。

- 提供预训练模型权重、归一化统计数据和示例输入数据。

- 支持加载数据、生成随机权重或加载预训练快照，并生成预测。

- 计算损失和梯度，优化模型性能。

- 支持在Google Cloud上运行模型，提供详细的设置指南。

- 包含多个预训练模型，适应不同分辨率和操作环境的需求。

- 提供Colab笔记本，方便用户快速开始实验和研究。

使用教程

1. 访问GraphCast的GitHub页面，了解项目详情和文档。

2. 根据指南下载必要的数据集，如ERA5数据。

3. 按照文档说明，设置Google Cloud环境，如TPU VM。

4. 打开提供的Colab笔记本，如`gencast_mini_demo.ipynb`，开始实验。

5. 在Colab中加载数据，生成随机权重或加载预训练快照。

6. 使用GraphCast模型生成预测，并计算损失和梯度。

7. 根据需要调整模型参数，优化预测结果。

8. 分析模型输出，将其应用于实际的天气预测和研究中。