/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gridfm-graphkit
Опубликована
24 сен 2026

genco-pf-datakit

Регрессия по таблицам

Чекпойнты GENCO для регрессии при расчёте потокораспределения в тестовых электрических сетях.

0скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GENCO — набор чекпойнтов для прогнозирования результатов расчёта потокораспределения в электрических сетях. Модели обучены для тестовых сетей IEEE 14, 30, 57 и 118, а также GOC 500; варианты Small и Tiny дополнительно представлены для GOC 2000 и GOC 10000. В README указано, что результаты статьи воспроизводятся по инструкции для ветки paper; ветка main находится в разработке, и совпадение результатов для неё не гарантируется.

Модели предназначены для оценки на сетках из набора datakit. Доступны варианты Base, Small и Tiny с размерами hidden size 48, 24 и 12 соответственно. Репозиторий содержит веса PyTorch; задача в метаданных — регрессия табличных данных. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает базовую модель, контекст или поддерживаемые естественные языки.

Сценарии применения

  • оценка потокораспределения в сетях IEEE 14, 30, 57 и 118
  • оценка потокораспределения в сетях GOC 500, 2000 и 10000
  • воспроизведение результатов статьи GENCO на сетках datakit

Ограничения

Ветка main находится в разработке, поэтому результаты на ней могут отличаться от результатов статьи; для GOC 10000 README предписывает использовать файл last.pt вместо best_model_state_dict.pt.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GENCO power-flow checkpoints on datakit grids (paper). Base, Small, and Tiny (hidden size 48, 24, and 12) on IEEE 14, 30, 57, and 118 and GOC 500. Small and Tiny on GOC 2000 and GOC 10000.

Evaluate on the paper branch by following GENCO §5.4.2. That guide uses graphkit genco-paper-repro and is how the paper numbers were produced.

Or evaluate the same checkpoints on graphkit main. main is under development, so the same numbers are not guaranteed. They matched the paper-branch result at commit f104900 (1 October 2026).

git clone https://github.com/gridfm/gridfm-graphkit.git
cd gridfm-graphkit
pip install -e .
pip install "huggingface_hub[cli]"
TORCH_CUDA_VERSION=$(python -c "import torch; print(torch.__version__ + ('+cpu' if torch.version.cuda is None else ''))")
pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-${TORCH_CUDA_VERSION}.html
export MLFLOW_ALLOW_FILE_STORE=true

mkdir -p data/case118_ieee/raw
hf download gridfm/pf_small_case118_ieee --repo-type dataset --local-dir data/case118_ieee/raw
hf download gridfm/genco-pf-datakit --include "case118_ieee/base/seed0/**" --local-dir genco-pf-datakit

gridfm_graphkit evaluate \
  --config_conversion auto_inline \
  --config genco-pf-datakit/case118_ieee/base/seed0/case118_ieee_base_seed0.yaml \
  --data_path data \
  --model_path genco-pf-datakit/case118_ieee/base/seed0/best_model_state_dict.pt \
  --normalizer_stats genco-pf-datakit/case118_ieee/base/seed0/normalizer_stats.pt

For GOC 10000, pass last.pt instead of best_model_state_dict.pt.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gridfm-graphkit

Нельзя запустить

Табличные модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов
7014f14

0 моделей