FuXi

模型介绍

FuXi（伏羲）是由复旦大学联合多家机构研发的全球天气预报大模型，是首个能够独立完成数据同化（DA）与循环预报的端到端机器学习框架。

论文：FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast

https://arxiv.org/abs/2306.12873

模型描述

FuXi 模型由 short → medium → long 三阶段级联训练得到，其训练输入主要为 ERA5 再分析数据。

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/FuXi --local_dir ./FuXi
cd FuXi

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[earth-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[earth-gpu] -i http://mirrors.onescience.ai:3141/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.onescience.ai

训练数据介绍

OneScience 社区提供可供训练的 ERA5 数据（受数据文件大小限制，当前仓库内为完整数据切片），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/ERA5 --local_dir ./data

训练

Fuxi 包含 3 个阶段，必须按顺序执行。每个阶段的推理结果作为下一阶段的输入：

short（训练）→ short（推理）→ medium（训练）→ medium（推理）→ long（训练）→ long（推理）

1) 训练 short 模型（从零开始，作为起始训练入口）

单卡：

python scripts/train_short.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_short.py

2) 推理 short（生成 medium 的输入数据）

python scripts/inference.py short

3) 训练 medium 模型（需要 short 权重 + short 推理结果）

python scripts/train_medium.py

4) 推理 medium（生成 long 的输入数据）

python scripts/inference.py medium

5) 训练 long 模型（需要 medium 权重 + medium 推理结果）

python scripts/train_long.py

训练权重

本仓库在weights/文件夹内提供基于39年ERA5再分析数据训练的权重，权重文件即将上传，预计将于近期完成。

推理

各阶段可独立推理：

python scripts/inference.py short
python scripts/inference.py medium
python scripts/inference.py long

推理结果会保存至 result/output/<stage>/。

评估和可视化

python scripts/result.py short
python scripts/result.py medium
python scripts/result.py long

OneScience 官方信息

引用与许可证

• 本仓库为 FuXi 原始论文的复现版本。