nvidia/physicsnemo
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Открытый фреймворк для глубокого обучения для построения, обучения и тонкой настройки моделей глубокого обучения с использованием передовых методов Physics-ML
Обзор
Создавайте, тренируйте и масштабируйте физические модели ИИ с помощью PyTorch. Документация · Примеры · Модели · Блог · Обсуждения · Вклад NVIDIA PhysicsNeMo — это открытый фреймворк PyTorch для физики, машинного обучения (physics ML), научного машинного обучения (SciML) и искусственного интеллекта для науки и инженерии. Он предоставляет многоразовые компоненты библиотеки и комплексные рецепты обучения. Для CUDA 12, базовой установки, дополнительных функций или настройки исходного кода см. Аэродинамика Прогнозирование погоды Унифицированная внешняя аэродинамика: запуск и сравнение текущих моделей поверхности и объёмов StormCast: генеративное региональное прогнозирование погоды Упаковка полупроводников Структурная механика Дозирование недозаполнения: прогнозирование переходного эпоксидного интерфейса с помощью GeoTransolver Динамика столкновений: временные суррогаты на деформирующихся сетках Геофизика Медицинская диффузия FWI : управляемая генеративная инверсия полной волны Сердечно-сосудистый поток: прогнозирование с пониженным порядком с помощью MeshGraphNet Проектирование теплового центра данных...
Обзор (машинный перевод)
NVIDIA PhysicsNeMo
Создавайте, тренируйте и масштабируйте физические модели ИИ с помощью PyTorch.
Документация · Примеры · Модели · Блог · Обсуждения · Вклад
NVIDIA PhysicsNeMo — это открытый фреймворк PyTorch для машинного обучения физики (физика МЛ), научное машинное обучение (SciML) и ИИ для науки и инженерии. Он предоставляет многоразовые компоненты библиотеки и комплексные рецепты обучения.
Для CUDA 12, базовой установки, опциональных функций или настройки исходного кода см. Варианты установки.
PhysicsNeMo в действии
Аэродинамика Прогнозирование погоды
Унифицированная внешняя аэродинамика: обучение и сравнение текущих моделей поверхности и объёма StormCast: генеративный региональный прогноз погоды
Упаковка полупроводников Строительная механика
Дозирование недозаполнения: прогнозирование переходного эпоксидного интерфейса с помощью GeoTransolver Динамика столкновений: временные суррогаты на деформирующихся сетках
Геофизика Здравоохранение
Diffusion FWI: управляемая генеративная инверсия полной волны Сердечно-сосудистый поток: прогнозирование пониженого порядка с помощью MeshGraphNet
Термическое проектирование дата-центров Аддитивное производство
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
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.
PhysicsNeMo in Action
Aerodynamics
Weather Forecasting
Рекомендуемые инструменты
Попробуйте другой запрос или уберите фильтр.
Установка
npx skillfish add nvidia/physicsnemo