Fugu-MT 論文翻訳(概要): How to estimate carbon footprint when training deep learning models? A guide and review

論文の概要: How to estimate carbon footprint when training deep learning models? A guide and review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08323v1
Date: Wed, 14 Jun 2023 07:47:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-16 19:57:38.415730
Title: How to estimate carbon footprint when training deep learning models? A guide and review
Title（参考訳）: ディープラーニングモデルをトレーニングする際のカーボンフットプリントの推定方法ガイドとレビュー
Authors: Lucia Bouza Heguerte (MAP5), Aur\'elie Bugeau (IUF, LaBRI, UB), Lo\"ic Lannelongue
Abstract要約: 機械学習モデルをトレーニングしながら、エネルギー消費を追跡するために、いくつかのオンラインおよびソフトウェアツールが開発されている。特定の語彙、各ツールの技術的要件をレビューし、これらのツールの使い方と使い方についてアドバイスする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning and deep learning models have become essential in the recent fast development of artificial intelligence in many sectors of the society. It is now widely acknowledge that the development of these models has an environmental cost that has been analyzed in many studies. Several online and software tools have been developed to track energy consumption while training machine learning models. In this paper, we propose a comprehensive introduction and comparison of these tools for AI practitioners wishing to start estimating the environmental impact of their work. We review the specific vocabulary, the technical requirements for each tool, and provide some advice on how and when to use these tools.
Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニングモデルは、最近の社会の多くの分野における人工知能の急速な発展に欠かせないものとなっている。現在、これらのモデルの開発には多くの研究で分析された環境コストがあることが広く認識されている。機械学習モデルをトレーニングしながらエネルギー消費を追跡するために、いくつかのオンラインおよびソフトウェアツールが開発されている。本稿では,これらのツールの包括的導入と比較を行い,その作業の環境影響を推定したいai実践者を対象とした。特定の語彙、各ツールの技術的要件をレビューし、これらのツールを使用する方法と時期についてアドバイスします。

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