GenCast
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Google DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 May 2024
- Szerzők
- Ilan Price, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Ferran Alet, Tom R. Andersson, Andrew El-Kadi, Dominic Masters, Timo Ewalds, Jacklynn Stott, Shakir Mohamed, Peter Battaglia, Remi Lam, Matthew Willson
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Earth science
- Feladat
- Weather forecasting
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
Stage 1: 2 million training steps. batch size 32 Stage 2: 64 000 further training steps. batch size 32
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 8.2 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
The model was trained for 120 hours on 32 TPUv5. Assuming it was TPUv5e, bf16 precision: 197000000000000 FLOP/s * 120 hours * 3600 s/hour * 32 instances * 0.3 [assumed utilization] = 8.169984e+20 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v5e
- Használt chipek
- 32
- Chip-óra
- 120
- Teljesítményfogyasztás
- 14.2 kW
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (non-commercial)
- Képzés kód
- Open source
Apache 2.0 for training and inference code https://github.com/google-deepmind/graphcast CC BY-NC-SA 4.0 for weights
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- GenCast: Diffusion-based ensemble forecasting for medium-range weather
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
GenCast ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Earth science, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása weather forecasting.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 8.2 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5e. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
GenCast — gyakori kérdések
GenCast— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.2 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5e. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
GenCast— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
GenCast— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
GenCast— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
GenCast— Ki készítette ezt?
Kiadta Google DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
GenCast— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
GenCast— Mire használják?
Működik a területen a Earth science, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot weather forecasting. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
GenCast— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..