MetNet
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 24 March 2020
- Autoři
- Casper Kaae Sønderby, Lasse Espeholt, Jonathan Heek, Mostafa Dehghani, Avital Oliver, Tim Salimans, Shreya Agrawal, Jason Hickey, Nal Kalchbrenner
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Earth science
- Úkol
- Weather forecasting
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 225M
- Tréninková data
- 7,045,120,000 tokens
" In total this setting for MetNet has 225M parameters."
"we randomly extracted 13,717 test and validation samples and kept increasing the training set size until we observed no over-fitting at 1.72 million training samples"
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 9.5 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo založeno
- Operation counting
6 FLOP / parameter / token * 7045120000 updates [see training dataset size notes, "Likely" confidence] * 225000000 parameters = 9.510912e+18 FLOP check: they report training in 256 TPUs (TPU v3 most likely) 9.510912e+18 FLOP / (123000000000000 FLOP / sec / chip * 256 TPUs * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization]) = 0.27 hours (seems to be an underestimation) -> 'Speculative' confidence
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- Google TPU v3
- Použité čipy
- 256
- Příkon
- 235.4 kW
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 345
"MetNet improves upon the current operational NWP system HRRR for up to 8 hours of lead time" ... "Numerical Weather Prediction is the most successful framework to perform medium- and longrange (up to 6 days with high confidence) forecast to date (Bauer et al., 2015)." "MetNet outperforms HRRR up to 400 to 480 minutes and outperforms a strong optical flow method and the persistence baseline throughout the 480 minute range."
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting
- Naposledy aktualizováno
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento model
MetNet was published by Google, in United States of America, in March 2020. The organisation is categorised as industry.
It works in Earth science, and is recorded as doing weather forecasting.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Jak byla trénována
The training run consumed about 9.5 × 10¹⁸ FLOP, on Google TPU v3. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 7,045,120,000 tokens of text.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Odpovědi
MetNet — Časté dotazy
What is MetNet used for?
MetNet works in Earth science, and is recorded as handling weather forecasting. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train MetNet?
Around 9.5 × 10¹⁸ FLOP, on Google TPU v3. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run MetNet?
None. MetNet is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is MetNet open source?
No. MetNet has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does MetNet have?
MetNet has 225M parameters. " In total this setting for MetNet has 225M parameters.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created MetNet?
MetNet was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was MetNet released?
MetNet was published in March 2020. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.