EagleMeshTransformer

模型介绍

EagleMeshTransformer 是法国里昂计算机科学研究实验室 LIRIS 提出的面向非结构动态网格流体预测的多尺度 Mesh Transformer 模型，主要适用于非定常湍流和长距离流场依赖的流体预测任务。

论文：EAGLE: Large-scale Learning of Turbulent Fluid Dynamics with Mesh Transformers。

模型描述

EagleMeshTransformer 基于多尺度 Mesh Transformer 架构，使用eagle数据进行训练，面向复杂非定常流动开展速度场与压力场预测。

适用场景

使用说明

1. OneCode 使用

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2. 手动安装使用

硬件要求

• 推荐使用 GPU 或 DCU 运行。
• CPU 可以用于导入和小配置连通性验证，完整训练和推理速度较慢。
• DCU 用户需要预先安装 DTK，建议使用 DTK 25.04.2 以上版本或与当前集群匹配的 OneScience 推荐版本。

下载模型包

modelscope download --model OneScience/EagleMeshTransformer --local_dir ./EagleMeshTransformer
cd EagleMeshTransformer

安装运行环境

DCU环境

# 请首先激活DTK及CONDA
conda create -n onescience311 python=3.11 -y
conda activate onescience311
# 支持uv安装
pip install onescience[cfd-dcu] -i http://mirrors.onescience.ai:3141/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.onescience.ai

GPU环境

# 请首先激活CONDA
conda create -n onescience311 python=3.11 -y libstdcxx-ng=12 libgcc-ng=12 gcc_linux-64=12 gxx_linux-64=12
conda activate onescience311
# 支持uv安装
pip install onescience[cfd-gpu] -i http://mirrors.onescience.ai:3141/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.onescience.ai

假数据验证

默认配置已指向本仓库内的假数据目录，并将 training.max_epoch 设为 1，可直接生成最小 EAGLE NPZ 数据检查训练和推理流程。

python scripts/fake_data.py

训练数据介绍

OneScience 社区提供可供训练的 Eagle 数据，用户可通过下述命令下载，并确认'conf/config.yaml'中数据路径设置正确。

modelscope download --dataset OneScience/eagle --local_dir ./data

训练

单卡：

python scripts/train.py

多卡：

torchrun --nproc_per_node=8 --nnodes=1 --rdzv_id=1000 --rdzv_backend=c10d --max_restarts=0 --master_addr="localhost" --master_port=29500 scripts/train.py

训练会在 weight/ 下保存 best_model.pth。

训练权重

本仓库在weights/文件夹内提供EagleMeshTransformer预训练的权重，该权重即将上传。

推理

python scripts/inference.py

推理结果会保存至 result/output/。

评估和可视化

python scripts/result.py

OneScience 官方信息

引用与许可证

• EagleMeshTransformer 原始论文：EAGLE: Large-scale Learning of Turbulent Fluid Dynamics with Mesh Transformers。
• 本仓库保留来源说明，并面向 OneScience ModelScope 自动运行场景进行整理。