# 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。
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