Eco2AIБиблиотека для мониторинга углеродного следа моделей машинного обучения
Бизнес там,
где вы
Видеовстречи
SberJazz
Без лимитов по времени. Без регистрации. До 100 участников
Jazz Composition
Без лимитов по времени
Без регистрации
До 100 участников

О библиотеке

Определяйте энергоэффективность и экологичность решений и устройств. Бесплатная библиотека предназначена для мониторинга углеродного следа в процессе обучения моделей ИИ. Она определяет доступные вычислительные ресурсы и рассчитывает энергопотребление, затраченное на обучение. Затем оценивает CO₂ с учётом региональных норм углеродной стоимости генерации электроэнергии.
Отслеживание энергопотребления мотивирует DS-сообщество к созданию вычислительно оптимальных архитектур машинного обучения.
Библиотека запускается перед кодом модели. Пользователь получает сводную таблицу в формате .csv с информацией о затраченной электроэнергии и объёме косвенно выделенного СО₂ при выполнении кода на Python.
Подробнее о библиотеке и методике оценки углеродного следа можно узнать в англоязычном источнике
Преимущества
Проработанная методика оценки углеродного следа на основе электроэнергии, затраченной на обучение ML-моделей
Учёт CPU, GPU и RAM
Установка и запуск вычислений занимает менее минуты
Позволяет учитывать коэффициент эмиссии региона расположения вычислительной инфраструктуры
Доступна всем компаниям и разработчикам, независимо от масштаба и профиля бизнеса
Есть функция шифрования рассчитанных данных

Как это работает

1
Чтобы установить библиотеку Eco2AI, выполните команду pip install eco2ai
2
Интегрируйте трекер в свой проект
3
Выделите участок кода, для которого вы хотели бы измерить энергопотребление
4
Собирайте статистику работы над проектом и оптимизируйте свои решения с помощью Eco2AI

Eco2AI

Узнайте больше о библиотеке, изучите подробную инструкцию по использованию, документацию и туториалы в проекте на GitHub

Вопросы и ответы

В чём польза библиотеки?
Библиотека собирает статистику энергопотребления и выбросов CO2 во время выполнения кода. Она помогает оценить экологичность разрабатываемых моделей машинного обучения.
Как применять полученную информацию от мониторинга данного сервиса?
Отслеживание потребления электроэнергии и выбросов позволяет создавать более экологичные модели машинного обучения и снижать негативное влияние разработки на окружающую среду.
Каким компаниям нужно использовать технологию Eco2AI?
Модель будет полезна всем, от крупных корпораций до стартапов, так как важен любой вклад в сохранение экологии.
ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.