MetNet
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 24 March 2020
- Szerzők
- Casper Kaae Sønderby, Lasse Espeholt, Jonathan Heek, Mostafa Dehghani, Avital Oliver, Tim Salimans, Shreya Agrawal, Jason Hickey, Nal Kalchbrenner
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.
- Paraméterek
- 225M
- Képzési adatok
- 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"
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
- 9.5 × 10¹⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- 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
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v3
- Használt chipek
- 256
- Teljesítményfogyasztás
- 235.4 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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
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
- Speculative
- Hivatkozások
- 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."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
MetNet ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Earth science, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása weather forecasting.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 9.5 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 7,045,120,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
MetNet — gyakori kérdések
MetNet— Mire használják?
Működik a területen a Earth science, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot weather forecasting. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
MetNet— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 9.5 × 10¹⁸ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. 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.
MetNet— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
MetNet— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
MetNet— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 225M. " In total this setting for MetNet has 225M parameters.". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
MetNet— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
MetNet— Mikor adták ki?
Kibocsátották a March 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..