MetNet
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 24 March 2020
- Autorzy
- Casper Kaae Sønderby, Lasse Espeholt, Jonathan Heek, Mostafa Dehghani, Avital Oliver, Tim Salimans, Shreya Agrawal, Jason Hickey, Nal Kalchbrenner
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Earth science
- Zadanie
- Weather forecasting
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 225M
- Dane treningowe
- 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"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 9.5 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- 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
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- Google TPU v3
- Zastosowane chipy
- 256
- Pobór mocy
- 235.4 kW
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Speculative
- Cytaty
- 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."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- MetNet: A Neural Weather Model for Precipitation Forecasting
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
MetNet został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2020. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Earth science, i jest zapisany jako wykonujący zadanie weather forecasting.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trening zajmował około 9.5 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 7,045,120,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.
Odpowiedzi
MetNet — częste pytania
MetNet— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Earth science, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie weather forecasting. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
MetNet— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 9.5 × 10¹⁸ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
MetNet— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
MetNet— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
MetNet— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 225M. " In total this setting for MetNet has 225M parameters.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
MetNet— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
MetNet— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.