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title: FengWu
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/OneScience/FengWu"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/OneScience/FengWu.md"
repository: OneScience/FengWu
last_updated: 2026-07-22
license: "Apache License 2.0"
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  - pytorch
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  - PyTorch
language:
  - en
  - zh
downloads: 11
stars: 2
tags:
  - OneScience
  - "地球科学"
  - "气象预报"
  - "短中期气象预报"
  - ERA5
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# FengWu

> FengWu - OneScience 在 ModelScope 开源的模型。FengWu（风乌）是上海人工智能实验室联合多所高校发布的全球中期天气预报大模型，已被香港天文台等机构用于业务天气预报。

OneScience/FengWu 是 ModelScope 魔搭社区上的机器学习模型，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: OneScience/FengWu
- **License**: Apache License 2.0
- **Tags**: OneScience, 地球科学, 气象预报, 短中期气象预报, ERA5
- **Downloads**: 11
- **Stars**: 2
- **Last updated**: 2026-07-22

Source: https://www.modelscope.cn/models/OneScience/FengWu

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<p align="center">
  <strong>
    <span style="font-size: 30px;">FengWu</span>
  </strong>
</p>

# 模型介绍

FengWu（风乌）是上海人工智能实验室联合多所高校发布的全球中期天气预报大模型，已被香港天文台等机构用于业务天气预报。

论文：FengWu: Pushing the Skillful Global Medium-range Weather Forecast beyond 10 Days Lead

https://arxiv.org/abs/2304.02948

# 模型描述
FengWu模型为基于多模态和多任务深度学习方法构建，不依赖传统物理方程，其完全基于ERA5再分析数据进行训练。


# 适用场景

| 场景 | 说明 |
| :---: | :--- |
| 天气预报训练 | 使用 ERA5 HDF5 数据训练 FengWu |
| 本地快速验证 | 使用虚拟数据检查数据读取、模型训练与推理、推理结果可视化。 |
| ModelScope/OneCode 运行 | 作为独立模型包下载后直接安装依赖并运行脚本。 |
| 多卡训练 | 通过 `torchrun` 启动多进程训练。 |


# 使用说明

## 1. OneCode 使用

可通过 OneCode 在线环境体验智能化一键式 AI4S 编程：

[点击体验智能化一键式 AI4S 编程](https://web-2069360198568017922-iaaj.ksai.scnet.cn:58043/home)

## 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

```bash
modelscope download --model OneScience/FengWu --local_dir ./FengWu
cd FengWu
```

### 安装运行环境

**DCU环境**

```bash
# 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**
```bash
# 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：

```bash
modelscope download --dataset OneScience/ERA5 --local_dir ./data
```

### 训练

单卡：

```bash
python scripts/train.py
```

多卡：

```bash
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 `data/checkpoints/` 下保存 `model_bak.pth`。

### 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

```bash
python scripts/inference.py
```

推理结果会保存至 `result/output/`。

### 评估和可视化

```bash
python scripts/result.py
```

`result.py` 末尾可指定日期和变量进行可视化。


# OneScience 官方信息

| 平台 | OneScience 主仓库 | Skills 仓库 |
| --- | --- | --- |
| Gitee | https://gitee.com/onescience-ai/onescience | https://gitee.com/onescience-ai/oneskills |
| GitHub | https://github.com/onescience-ai/OneScience | https://github.com/onescience-ai/oneskills |

# 引用与许可证

- 本仓库为 FengWu 原始论文的复现版本。