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title: Stormer
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/OneScience/Stormer"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/OneScience/Stormer.md"
repository: OneScience/Stormer
last_updated: 2026-07-24
license: "MIT License"
language:
  - en
  - zh
downloads: 2
stars: 0
tags:
  - OneScience
  - "地球科学"
  - ERA5
  - "中期天气预报"
  - VIT
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# Stormer

> Stormer - OneScience 在 ModelScope 开源的模型。Stormer 由阿贡国家实验室与加州大学洛杉矶分校的研究者联合开发，其核心论文发表于人工智能顶级会议 NeurIPS 2024。

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

- **Repository**: OneScience/Stormer
- **License**: MIT License
- **Tags**: OneScience, 地球科学, ERA5, 中期天气预报, VIT
- **Downloads**: 2
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-07-24

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

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


# 模型介绍

Stormer 由阿贡国家实验室与加州大学洛杉矶分校的研究者联合开发，其核心论文发表于人工智能顶级会议 NeurIPS 2024。

论文：Scaling transformer neural networks for skillful and reliable medium-range weather forecasting

https://arxiv.org/abs/2312.03876

# 模型描述

Stormer 由一个标准的视觉 Transformer 架构实现，是简洁的中期天气预报深度学习模型。


# 适用场景

| 场景 | 说明 |
| :---: | :--- |
| 天气预报训练 | 使用 ERA5 HDF5 数据训练 Stormer 模型 |
| 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/Stormer --local_dir ./Stormer
cd Stormer
```

### 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 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
```
默认使用 data/checkpoints/model_bak.pth ，推理结果会保存至 `result/output/`。


### 评估和可视化

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


# 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 Stormer 原始论文的复现版本。