Объединяя прогностическое планирование и облачные вычисления для снижения выбросов углекислого газа при обучении моделей машинного обучения

Мы представляем eco4cast$^1$, пакет с открытым исходным кодом, предназначенный для снижения углеродного следа моделей машинного обучения с помощью прогностического планирования облачных вычислений. Пакет интегрируется в модели машинного обучения и использует разработанную временную сверточную нейронную сеть (TCN) для прогнозирования суточной углеродоемкости электроэнергии. Высокая точность прогнозирования модели достигается за счет учета погодных условий, обладающих устойчивой корреляцией с углеродоемкостью. Задачей eco4cast является способность определять временные периоды минимальной углеродоемкости электроэнергии. Это позволяет пакету назначать задачи облачных вычислений только на эти периоды, снижая воздействие моделей на окружающую среду. Роль пакета в уменьшении эмиссии состоит в сочетании экологичности вычислений и их вычислительной эффективности. Код и документация пакета размещены на Github под лицензией Apache 2.0.