Всем привет! рады сообщить, что в зоопарке open source решений AI Lab пополнение - либа eco2AI.
Она считает экв. объем CO2 эмиссии в процессе обучения моделей.
Зачем это нужно? Оказывается, углеродный след, как и энергопотребление, является хорошей единицей измерения для оценки эффективности моделей. Можно следить не только за качеством моделей, но и за ценой прироста этого качества в эквиваленте CO2.
Будет круто, если удастся потестить, поэкспериментировать. Будем рады услышать любую критику и предложения по доработке. В профиле либы на GitHub есть ссылка на статью для понимания того, как это все работает и примеры)
Наша либа отдельно номинирована в международном конкурсе WSIS в номинации Environment. Сегодня последний день голосования.
Поддержите плиз, по ссылке:
https://www.itu.int/net4/wsis/stocktaking/Prizes/2023/Nominated?jts=GIZE1R&idx=14&page=12#start
Она считает экв. объем CO2 эмиссии в процессе обучения моделей.
Зачем это нужно? Оказывается, углеродный след, как и энергопотребление, является хорошей единицей измерения для оценки эффективности моделей. Можно следить не только за качеством моделей, но и за ценой прироста этого качества в эквиваленте CO2.
Будет круто, если удастся потестить, поэкспериментировать. Будем рады услышать любую критику и предложения по доработке. В профиле либы на GitHub есть ссылка на статью для понимания того, как это все работает и примеры)
Наша либа отдельно номинирована в международном конкурсе WSIS в номинации Environment. Сегодня последний день голосования.
Поддержите плиз, по ссылке:
https://www.itu.int/net4/wsis/stocktaking/Prizes/2023/Nominated?jts=GIZE1R&idx=14&page=12#start