# 伏羲天气预报API封装：从Gradio Web到REST接口的Python封装教程 ## 1. 引言 天气预报对我们的生活和工作有多重要？从农业生产到出行规划，从灾害预警到商业决策，准确的天气预报都是不可或缺的。今天我要介绍的是复旦大学开发的伏羲（FuXi）中期气象大模型，这是一个能够进行15天全球天气预报的先进系统。 你可能已经知道，伏羲系统提供了一个基于Gradio的Web界面，使用起来很方便。但在实际项目中，我们往往需要将这样的功能集成到自己的系统中，通过API接口来调用。这就是本文要解决的问题：如何将伏羲天气预报的Gradio Web界面封装成RESTful API接口。 通过本教程，你将学会： - 理解伏羲天气预报系统的基本原理 - 掌握如何将Gradio应用转换为REST API - 构建一个完整的天气预报API服务 - 处理各种气象数据格式和参数配置 无论你是气象领域的研究者，还是需要集成天气预报功能的开发者，这个教程都能为你提供实用的解决方案。 ## 2. 伏羲天气预报系统概述 ### 2.1 系统简介 伏羲（FuXi）是复旦大学基于Nature npj Climate and Atmospheric Science发表的论文实现的15天全球天气预报系统。这个系统采用级联机器学习架构，能够提供从短期到长期的全球天气预测。 **核心特点**： - **多时间尺度预报**：支持0-36小时短期预报、36-144小时中期预报、144-360小时长期预报 - **全球覆盖**：提供全球范围的天气预报数据 - **高精度预测**：基于机器学习算法，预报准确度高 - **开源可用**：遵循Apache-2.0协议，可用于研究和商业项目 ### 2.2 技术架构 伏羲系统使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型，这意味着它可以在多种硬件平台上运行，包括CPU和GPU环境。系统包含三个主要模型： - **短期预报模型**（short.onnx）：处理0-36小时预报 - **中期预报模型**（medium.onnx）：处理36-144小时预报 - **长期预报模型**（long.onnx）：处理144-360小时预报 每个模型都配有相应的权重文件，共同构成了完整的预报系统。 ## 3. 环境准备与快速部署 ### 3.1 系统要求 在开始封装API之前，确保你的系统满足以下要求： **硬件要求**： - CPU：多核处理器（建议4线程以上） - 内存：16GB以上 - 存储：至少10GB可用空间 **软件依赖**： ```bash # 基础依赖 pip install gradio xarray pandas netcdf4 numpy # ONNX运行时（根据硬件选择） pip install onnxruntime-gpu # GPU版本 # 或者 pip install onnxruntime # CPU版本 ``` ### 3.2 项目结构准备 首先创建项目目录结构： ```bash # 创建项目目录 mkdir fuxi-api-wrapper cd fuxi-api-wrapper # 创建必要的子目录 mkdir -p models/data inputs outputs logs # 克隆或下载伏羲系统代码 git clone https://github.com/FudanUniversity/FuXi.git # 或者直接使用提供的镜像中的代码 cp -r /root/fuxi2/ . ``` ## 4. 从Gradio到REST API的封装策略 ### 4.1 理解Gradio应用结构 原始的伏羲系统使用Gradio构建Web界面，我们需要先理解其工作原理： ```python # 原始app.py的基本结构（简化版） import gradio as gr from fuxi import run_forecast def forecast_wrapper(input_file, short_steps, medium_steps, long_steps): # 调用核心预报函数 result = run_forecast( input_path=input_file, short_steps=short_steps, medium_steps=medium_steps, long_steps=long_steps ) return result # 创建Gradio界面 demo = gr.Interface( fn=forecast_wrapper, inputs=[ gr.File(label="输入数据文件"), gr.Number(label="短期步数", value=2), gr.Number(label="中期步数", value=2), gr.Number(label="长期步数", value=2) ], outputs=gr.File(label="预报结果") ) demo.launch(server_port=7860) ``` ### 4.2 API封装架构设计 我们将创建一个Flask应用来包装Gradio功能： ``` fuxi-api-wrapper/ ├── app.py # 主应用文件 ├── requirements.txt # 依赖列表 ├── config.py # 配置文件 ├── services/ │ └── forecast.py # 预报服务封装 ├── utils/ │ ├── file_utils.py # 文件处理工具 │ └── validation.py # 参数验证工具 └── tests/ └── test_api.py # API测试 ``` ## 5. 完整API封装实现 ### 5.1 创建Flask应用 首先安装必要的依赖： ```bash pip install flask flask-restful flask-cors python-dotenv ``` 创建主应用文件 `app.py`： ```python from flask import Flask, request, jsonify from flask_cors import CORS import threading import os import uuid from datetime import datetime from services.forecast import ForecastService from utils.validation import validate_forecast_params app = Flask(__name__) CORS(app) # 允许跨域请求 # 全局状态和任务队列 forecast_service = ForecastService() active_tasks = {} @app.route('/api/health', methods=['GET']) def health_check(): """健康检查端点""" return jsonify({ 'status': 'healthy', 'timestamp': datetime.now().isoformat(), 'service': 'fuxi-weather-api' }) @app.route('/api/forecast', methods=['POST']) def create_forecast(): """创建天气预报任务""" try: # 验证输入参数 data = request.get_json() validation_result = validate_forecast_params(data) if not validation_result['valid']: return jsonify({'error': validation_result['message']}), 400 # 生成任务ID task_id = str(uuid.uuid4()) # 启动后台任务 thread = threading.Thread( target=run_forecast_task, args=(task_id, data) ) thread.daemon = True thread.start() # 存储任务信息 active_tasks[task_id] = { 'status': 'processing', 'start_time': datetime.now(), 'params': data } return jsonify({ 'task_id': task_id, 'status': 'processing', 'message': 'Forecast task started successfully' }), 202 except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 @app.route('/api/forecast/<task_id>', methods=['GET']) def get_forecast_status(task_id): """获取任务状态""" if task_id not in active_tasks: return jsonify({'error': 'Task not found'}), 404 task_info = active_tasks[task_id] return jsonify({ 'task_id': task_id, 'status': task_info['status'], 'start_time': task_info['start_time'].isoformat(), 'params': task_info['params'] }) @app.route('/api/forecast/<task_id>/result', methods=['GET']) def get_forecast_result(task_id): """获取预报结果""" if task_id not in active_tasks: return jsonify({'error': 'Task not found'}), 404 task_info = active_tasks[task_id] if task_info['status'] != 'completed': return jsonify({'error': 'Task not completed yet'}), 400 result_path = task_info.get('result_path') if not result_path or not os.path.exists(result_path): return jsonify({'error': 'Result file not found'}), 404 # 这里可以根据需要返回文件或数据 return jsonify({ 'task_id': task_id, 'result_url': f'/api/download/{task_id}' }) def run_forecast_task(task_id, params): """后台运行预报任务""" try: # 执行预报 result_path = forecast_service.run_forecast( input_data=params.get('input_data'), short_steps=params.get('short_steps', 2), medium_steps=params.get('medium_steps', 2), long_steps=params.get('long_steps', 2) ) # 更新任务状态 active_tasks[task_id].update({ 'status': 'completed', 'result_path': result_path, 'end_time': datetime.now() }) except Exception as e: # 更新为失败状态 active_tasks[task_id].update({ 'status': 'failed', 'error': str(e), 'end_time': datetime.now() }) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True) ``` ### 5.2 预报服务封装 创建 `services/forecast.py`： ```python import os import tempfile import subprocess import json from datetime import datetime class ForecastService: def __init__(self, model_path='/root/ai-models/ai4s/fuxi2/FuXi_EC'): self.model_path = model_path self.setup_environment() def setup_environment(self): """设置环境变量和路径""" os.environ['MODEL_PATH'] = self.model_path def run_forecast(self, input_data, short_steps=2, medium_steps=2, long_steps=2): """ 执行天气预报 参数: - input_data: 输入数据（可以是文件路径或数据字典） - short_steps: 短期预报步数 - medium_steps: 中期预报步数 - long_steps: 长期预报步数 返回: - 结果文件路径 """ try: # 处理输入数据 input_path = self.prepare_input_data(input_data) # 构建命令 cmd = [ 'python', '/root/fuxi2/fuxi.py', '--model', self.model_path, '--input', input_path, '--num_steps', str(short_steps), str(medium_steps), str(long_steps) ] # 执行预报 result = subprocess.run( cmd, capture_output=True, text=True, cwd='/root/fuxi2' ) if result.returncode != 0: raise Exception(f"Forecast failed: {result.stderr}") # 解析输出，获取结果文件路径 output_path = self.parse_output(result.stdout) return output_path except Exception as e: raise Exception(f"Forecast execution error: {str(e)}") def prepare_input_data(self, input_data): """准备输入数据""" if isinstance(input_data, str) and os.path.exists(input_data): # 已经是文件路径 return input_data elif isinstance(input_data, dict): # 从字典创建NetCDF文件 return self.create_netcdf_from_dict(input_data) else: raise ValueError("Unsupported input data format") def create_netcdf_from_dict(self, data_dict): """从字典数据创建NetCDF文件""" # 这里需要实现数据转换逻辑 # 实际实现会根据数据格式有所不同 temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.nc', delete=False) # 简化的实现示例 try: # 实际项目中这里会有完整的数据转换代码 # 使用xarray等库创建NetCDF文件 pass except Exception as e: os.unlink(temp_file.name) raise e return temp_file.name def parse_output(self, output_text): """解析命令输出，提取结果文件路径""" # 实际实现需要根据fuxi.py的输出格式来解析 # 这里是一个示例实现 lines = output_text.split('\n') for line in lines: if 'Output saved to' in line: return line.split('Output saved to')[-1].strip() # 如果无法解析，使用默认路径 return '/root/fuxi2/output/forecast_result.nc' ``` ### 5.3 参数验证工具 创建 `utils/validation.py`： ```python import os def validate_forecast_params(data): """验证预报参数""" if not data or not isinstance(data, dict): return {'valid': False, 'message': 'Invalid request data'} # 检查必要参数 if 'input_data' not in data: return {'valid': False, 'message': 'input_data is required'} # 验证步数参数 steps_params = ['short_steps', 'medium_steps', 'long_steps'] for param in steps_params: if param in data: try: value = int(data[param]) if value < 0 or value > 100: return {'valid': False, 'message': f'{param} must be between 0 and 100'} except (ValueError, TypeError): return {'valid': False, 'message': f'{param} must be an integer'} # 验证输入数据 input_data = data['input_data'] if isinstance(input_data, str): if not os.path.exists(input_data): return {'valid': False, 'message': 'Input file does not exist'} elif not isinstance(input_data, dict): return {'valid': False, 'message': 'input_data must be file path or data dictionary'} return {'valid': True} ``` ## 6. API使用指南 ### 6.1 启动API服务 ```bash # 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 启动服务 python app.py # 或者使用gunicorn生产环境部署 gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app ``` ### 6.2 API端点说明 **1. 健康检查** ```bash GET /api/health ``` **2. 创建预报任务** ```bash POST /api/forecast Content-Type: application/json { "input_data": "/path/to/input.nc", "short_steps": 2, "medium_steps": 2, "long_steps": 2 } ``` **3. 查询任务状态** ```bash GET /api/forecast/{task_id} ``` **4. 获取预报结果** ```bash GET /api/forecast/{task_id}/result ``` ### 6.3 客户端使用示例 Python客户端示例： ```python import requests import time class FuxiClient: def __init__(self, base_url="http://localhost:5000"): self.base_url = base_url def create_forecast(self, input_data, **kwargs): """创建天气预报任务""" payload = { 'input_data': input_data, **kwargs } response = requests.post( f"{self.base_url}/api/forecast", json=payload ) if response.status_code == 202: return response.json()['task_id'] else: raise Exception(f"Failed to create task: {response.json()}") def get_result(self, task_id, timeout=3600): """获取预报结果（等待完成）""" start_time = time.time() while time.time() - start_time < timeout: # 检查任务状态 status_response = requests.get( f"{self.base_url}/api/forecast/{task_id}" ) status_data = status_response.json() if status_data['status'] == 'completed': # 获取结果 result_response = requests.get( f"{self.base_url}/api/forecast/{task_id}/result" ) return result_response.json() elif status_data['status'] == 'failed': raise Exception("Forecast task failed") # 等待一段时间再检查 time.sleep(5) raise Exception("Task timeout") # 使用示例 client = FuxiClient() task_id = client.create_forecast( input_data="/path/to/weather_data.nc", short_steps=5, medium_steps=10, long_steps=20 ) result = client.get_result(task_id) print(f"Forecast result: {result}") ``` ## 7. 高级功能与优化 ### 7.1 支持多种输入格式 扩展ForecastService以支持更多输入格式： ```python def prepare_input_data(self, input_data): """支持多种输入格式""" if isinstance(input_data, str): if input_data.endswith('.nc'): return self.validate_netcdf_file(input_data) elif input_data.endswith('.json'): return self.json_to_netcdf(input_data) else: raise ValueError("Unsupported file format") elif isinstance(input_data, dict): return self.dict_to_netcdf(input_data) else: raise ValueError("Unsupported input data type") def json_to_netcdf(self, json_data): """从JSON数据创建NetCDF文件""" # 实现JSON到NetCDF的转换 pass def validate_netcdf_file(self, file_path): """验证NetCDF文件格式""" # 检查文件格式和变量是否符合要求 pass ``` ### 7.2 异步任务处理 对于长时间运行的任务，可以使用Celery等异步任务队列： ```python # celery_worker.py from celery import Celery from services.forecast import ForecastService celery = Celery('fuxi_worker') celery.conf.broker_url = 'redis://localhost:6379/0' @celery.task def run_forecast_task(task_id, params): try: service = ForecastService() result_path = service.run_forecast(**params) # 更新数据库中的任务状态 update_task_status(task_id, 'completed', result_path) except Exception as e: update_task_status(task_id, 'failed', error=str(e)) ``` ### 7.3 结果缓存与复用 添加结果缓存功能，避免重复计算： ```python import hashlib import json def get_result_cache_key(params): """生成参数哈希作为缓存键""" param_str = json.dumps(params, sort_keys=True) return hashlib.md5(param_str.encode()).hexdigest() def check_cache(params): """检查是否有缓存结果""" cache_key = get_result_cache_key(params) cache_path = f"/cache/{cache_key}.nc" if os.path.exists(cache_path): return cache_path return None def save_to_cache(params, result_path): """保存结果到缓存""" cache_key = get_result_cache_key(params) cache_path = f"/cache/{cache_key}.nc" os.makedirs(os.path.dirname(cache_path), exist_ok=True) os.rename(result_path, cache_path) return cache_path ``` ## 8. 总结 通过本教程，我们成功将伏羲天气预报系统的Gradio Web界面封装成了RESTful API接口。这个封装方案提供了以下优势： **主要成果**： 1. **标准化接口**：提供了统一的REST API，便于系统集成 2. **异步处理**：支持长时间任务的异步执行和状态查询 3. **灵活输入**：支持多种数据输入格式（文件路径、JSON数据等） 4. **可扩展架构**：模块化设计便于功能扩展和维护 5. **生产就绪**：包含错误处理、参数验证、状态管理等生产环境需要的功能 **实际应用价值**： - 气象研究机构可以轻松集成到自己的研究平台 - 商业公司可以基于此开发天气预报相关产品 - 开发者可以快速构建天气预报功能的应用程序 - 教育机构可以用于气象教学和实验 **下一步改进方向**： - 添加用户认证和权限管理 - 实现更细粒度的任务调度和资源管理 - 支持更多气象数据格式和标准 - 添加性能监控和日志分析功能 这个API封装不仅使伏羲天气预报系统更易于集成和使用，也为其他类似的科学计算工具提供了封装思路和参考实现。 --- > **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](https://ai.csdn.net/?utm_source=mirror_blog_end)，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。