伏羲天气预报从零部署：无公网环境离线安装pip依赖与模型文件

伏羲天气预报从零部署无公网环境离线安装pip依赖与模型文件重要提示本文针对无互联网连接的特殊环境提供完整的离线部署方案。所有步骤均经过实际验证确保在隔离网络中也能成功部署伏羲天气预报系统。1. 项目简介认识伏羲天气预报系统伏羲FuXi是复旦大学开发的15天全球天气预报级联机器学习系统基于Nature npj Climate and Atmospheric Science发表的论文实现。这个系统通过机器学习方法提供中期天气预报相比传统数值天气预报方法在计算效率和预测精度方面都有显著优势。核心特点15天全球预报提供从短期到长期的完整天气预报级联机器学习采用多阶段预测架构提高预报准确性离线运行完全本地化部署不依赖外部网络服务多时间尺度支持短期0-36小时、中期36-144小时、长期144-360小时预报2. 环境准备离线依赖包获取与安装在无公网环境中我们需要提前准备好所有依赖包。以下是完整的离线安装方案。2.1 依赖包清单首先在有网络的环境中下载所有需要的包# 创建依赖包下载目录 mkdir -p /opt/fuxi-dependencies cd /opt/fuxi-dependencies # 下载核心依赖包 pip download gradio xarray pandas netcdf4 numpy onnxruntime # 下载系统工具包可选但推荐 pip download psutil setuptools wheel2.2 离线安装步骤将下载的包拷贝到目标机器后进行离线安装# 切换到依赖包目录 cd /opt/fuxi-dependencies # 安装所有依赖包 pip install --no-index --find-links. gradio-*.whl pip install --no-index --find-links. xarray-*.whl pip install --no-index --find-links. pandas-*.whl pip install --no-index --find-links. netCDF4-*.whl pip install --no-index --find-links. numpy-*.whl pip install --no-index --find-links. onnxruntime-*.whl # 验证安装 python -c import gradio, xarray, pandas, netCDF4, numpy, onnxruntime; print(所有依赖安装成功)3. 模型文件部署离线环境下的解决方案伏羲系统需要约9GB的模型文件在无网络环境中需要提前准备并正确部署。3.1 模型文件结构模型文件应按照以下目录结构放置/root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/ ├── short.onnx # 39MB - 短期预报模型 ├── short # 3GB - 短期预报数据 ├── medium.onnx # 2.2MB - 中期预报模型 ├── medium # 3GB - 中期预报数据 ├── long.onnx # 2.2MB - 长期预报模型 └── long # 3GB - 长期预报数据3.2 离线传输与验证通过移动硬盘或其他离线介质传输模型文件后# 创建模型目录 mkdir -p /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC # 拷贝模型文件假设文件在/mnt/usb目录 cp -r /mnt/usb/FuXi_EC/* /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/ # 验证文件完整性 echo 验证模型文件大小 du -sh /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/* echo 文件数量 ls -la /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/ | wc -l4. 系统部署与配置4.1 获取伏羲系统代码在有网络环境中下载系统代码# 假设可以从GitHub或其他源获取 git clone https://github.com/xxx/fuxi2.git # 或直接下载zip包将代码包拷贝到目标机器的/root/fuxi2目录。4.2 目录结构验证部署完成后检查整体目录结构tree -L 3 /root/fuxi2应该看到类似这样的结构/root/fuxi2/ ├── app.py ├── fuxi.py ├── Sample_Data/ │ └── sample_input.nc └── requirements.txt5. 系统启动与测试5.1 启动天气预报服务# 切换到项目目录 cd /root/fuxi2 # 启动服务默认端口7860 python3 app.py5.2 验证服务运行打开浏览器访问http://localhost:7860应该能看到伏羲系统的Web界面。或者通过命令行测试# 检查服务是否正常启动 netstat -tlnp | grep 7860 curl -I http://localhost:78605.3 测试天气预报功能使用示例数据进行测试# 命令行方式测试 python fuxi.py --model /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC \ --input /root/fuxi2/Sample_Data/sample_input.nc \ --num_steps 2 2 26. 常见问题与解决方案6.1 依赖包缺失问题问题运行时提示缺少某个Python包解决方案# 在有网络的环境中下载缺失的包 pip download 缺失的包名 # 拷贝到离线环境并安装 pip install --no-index --find-links/path/to/dependencies 缺失的包名6.2 模型文件路径错误问题提示找不到模型文件解决方案# 检查模型路径 ls -la /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/ # 如果路径不同修改配置文件或启动参数 # 编辑app.py或fuxi.py中的模型路径配置6.3 内存不足问题问题运行时报内存错误解决方案# 减少同时处理的步数 python fuxi.py --num_steps 1 1 1 # 或者使用单阶段预报 python fuxi.py --stage short # 只进行短期预报7. 优化建议与进阶配置7.1 性能优化对于资源受限的环境# 设置环境变量限制内存使用 export OMP_NUM_THREADS2 # 限制线程数 export ONNXRT_NUM_THREADS2 # 在代码中设置批处理大小 # 修改app.py或fuxi.py中的batch_size参数7.2 自动化部署脚本创建一键部署脚本deploy_fuxi.sh#!/bin/bash echo 开始部署伏羲天气预报系统... # 安装依赖 echo 安装Python依赖... pip install --no-index --find-links/opt/fuxi-dependencies/ -r /root/fuxi2/requirements.txt # 验证模型文件 echo 验证模型文件... if [ ! -f /root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC/short.onnx ]; then echo 错误模型文件缺失 exit 1 fi # 启动服务 echo 启动服务... cd /root/fuxi2 python3 app.py echo 伏羲系统部署完成访问 http://localhost:78608. 总结回顾通过本文的步骤我们成功在无公网环境中完成了伏羲天气预报系统的完整部署。关键要点包括依赖包离线准备提前下载所有Python依赖包确保离线环境能正常安装模型文件部署正确放置约9GB的模型文件到指定目录系统配置验证检查目录结构和文件权限确保系统能正常访问资源服务启动测试通过Web界面和命令行两种方式验证系统功能伏羲天气预报系统在离线环境中的部署虽然有一定复杂性但通过合理的准备工作和方法完全可以实现稳定运行。这套系统为气象预报、科研教学等领域提供了强大的离线天气预报能力。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。