GPTModel 油气藏地质建模 GPTModel是CoRes一体化油藏协同工作平台中的地质建模软件。可以直接利用I-GeoSeis、GPTLog和GPTMap等软件的成果,建立可靠的地质模型。同时为后续的油藏数值模拟(GPTSim)、开发方案调整及管理(GPTAPlan)等工作提供数据基础。
此代码中的 DummyGPTModel 类定义了一个使用 PyTorch 的神经网络模块(nn.Module)的 GPT 类似模型的简化版本。DummyGPTModel 类中的模型架构包括token和position embedding、dropout、一系列的DummyTransformerBlock、最终的层归一化(DummyLayerNorm)以及线性输出层(out_head)。配置通过 Python 字典传入,例如,我们之前创建...
GPTModel油藏地质建模 方法/步骤 1 双击“开始”菜单下的“一键地质建模” 按钮 ， 便可打开该模块的操作界面。2 设置模型名称、模型边界、分层体系，然后在进行井选择。首先填写模型名称，然后选择要完成区块的边界，下一步进行分层体系设置，最后进行井数据筛选，可以通过井组来对井数据进行筛选。3 建立断层建模和...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from No attached data sources
GPTModel油藏地质建模软件 方法/步骤 1 选中角点网格模型节点，“属性建模”菜单下选中储量计算，界面如下：2 选择区域范围时，激活下拉框，可选择闭合线或线集，生成的储量模型不变， 输出的储量报告按选择的范围输出如下：3 选择单井范围时，激活井组列表和影响半径，可选择单井或多井，设置影响 半径（网格数），...
The Generative Pre-trained Transformer (GPT) is a decoder-only Transformer model. This section demonstrates how to train a GPT-style model with NeMo. Download and Preprocess the Data# Note The example below will take approximately 3 hours to download data, pre-process it, and train the tokeniz...
A Node-RED node that interacts with OpenAI machine learning models to generate text and image outputs like 'ChatGPT' and 'DALL·E 2'. With model parameter for gpt4. Latest version: 1.0.0, last published: a year ago. Start using @runvnc/node-red-chatgpt-m
ModelGPT主要分为两个模块需求生成器(Requirement Generator)和模型定制器(Model Customizer)。需求生成器输入用户数据或用户描述,生成用户需求,而模型定制器利用用户需求生成开箱即用的AI模型。整个工作流程如下图所示。 需求生成器(Requirement Generator) 给定用户数据或用户描述, 需求生成器制定prompt并利用 LLM来总结任...
GPTModel油藏地质建模软件 方法/步骤 1 相控类别设置 选择设置-离散数据设置-沉积相，如下图这里会显示出工区中的相代码，我们可以在背景属性的勾选框中选择那些相要设置为相控，如果勾选上了对号该相在计算属性模型时变为无效值。一般长勾选的为尖灭相。2 相控建模（1）连续属性数据离散化后，在角点网格...
GPTModel油藏地质建模软件 方法/步骤 1 三维视窗显示一构造层面，“视图” 菜单下“编辑工具” 选择“面编辑工具”。面编辑工具详细使用方法如下：2 启动编辑模式： 点击该按钮， 面编辑工具条启动， 按钮激活。区域平滑： 点击该按钮， 在层面上点击出现编辑器， 即可平滑影响范围内的层面节点， 使区域内 Z 值得...