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最先端のPhysics-ML手法を用いて深層学習モデルの構築、訓練、微調整のためのオープンソースのディープラーニングフレームワーク
概要
PyTorchで物理AIモデルを構築、訓練、スケールさせましょう。 ドキュメント ·例 ・モデル ·ブログ ·ディスカッション ·貢献 NVIDIA PhysicsNeMoは、物理機械学習(物理学ML)、科学機械学習(SciML)、および科学・工学向けのAI向けのオープンソースのPyTorchフレームワークです。再利用可能なライブラリコンポーネントとエンドツーエンドのトレーニングレシピを提供します。 CUDA 12については、基本的なインストール、オプション機能、またはソース設定についてはインストールオプションを参照してください。 空力学 気象予報 統一外部空力学:現在の表面および体積モデルの訓練と比較 StormCast:生成型地域気象予報 半導体パッケージング 構造力学 アンダーフィルディスペンシング:GeoTransolverによる一時的なエポキシ界面予測 衝突力学:変形メッシュ上の一時的な代替 地球物理学 医療拡散 FWI:誘導生成全波形反転 心血管流れ:MeshGraphNetを用いた低次予測 データセンター熱設計...
概要（AI 翻訳）
NVIDIA PhysicsNeMo
PyTorchで物理AIモデルを構築、訓練、スケールさせましょう。
資料・ 例 · モデル · ブログ · 議論 · 貢献
NVIDIA PhysicsNeMoは、物理機械学習のためのオープンソースのPyTorchフレームワークです (物理学の機械学習)、科学的機械学習(SciML)、そして科学と工学のためのAIです。 再利用可能なライブラリコンポーネントとエンドツーエンドのトレーニングレシピを提供します。
CUDA 12、基本的なインストール、オプション機能、またはソース設定については、以下を参照してください。 設置オプション。
PhysicsNeMo のアクション
空力 気象予報
統一外部空力:現在の表面モデルと体積モデルの訓練と比較 StormCast:生成型地域気象予報
半導体パッケージング 構造力学
アンダーフィルディスペンション:GeoTransolverによる一時的なエポキシ界面予測 クラッシュダイナミクス:変形メッシュ上の一時的な代理
地球物理学 医療
拡散FWI:誘導生成全波形反転 心血管流量:MeshGraphNetによる低次予測
データセンター熱設計 付加製造
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
NVIDIA PhysicsNeMo
Build, train, and scale physics AI models with PyTorch.
Documentation · Examples · Models · Blog · Discussions · Contributing
NVIDIA PhysicsNeMo is an open-source PyTorch framework for physics machine learning (physics ML), scientific machine learning (SciML), and AI for science and engineering. It provides reusable library components and end-to-end training recipes.
pip install "nvidia-physicsnemo[cu13]"
For CUDA 12, a basic install, optional features, or source setup, refer to installation options.
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