? GenAI開発者向けのカーボンアウェアコンピューティング
? 「GenAI 開発者のためのカーボン アウェア コンピューティング」コースへようこそ!このコースでは、クラウド内のよりクリーンで低炭素のエネルギーを使用してモデルのトレーニングと推論ジョブを実行するスキルを習得します。
コース概要
このコースでは、機械学習タスクを実行しながら環境に配慮した意思決定を行い、クリーンな電気の使用を最適化する方法を学びます。学習と経験が期待できることは次のとおりです。
- リアルタイムの電力データ: リアルタイムの電力網データをクエリして、さまざまな地域の電力の内訳 (風力、水力、石炭など) および炭素強度 (kWh あたりの CO2 排出量に相当) を把握します。
- ⚡低炭素モデルのトレーニング: トレーニング ジョブとデータのアップロードに平均炭素強度が低い地域を選択することで、低炭素エネルギーでモデルをトレーニングします。 ElectricalMaps のリアルタイム グリッド データを使用してさらに最適化します。
- 二酸化炭素排出量の測定: Google Cloud 二酸化炭素排出量ツールを使用して、進行中のクラウド ジョブの二酸化炭素排出量の測定値を取得します。このツールは、Google Cloud の使用による温室効果ガス排出量を推定します。
- ?カーボンアウェアな開発: コース全体を通じて、世界の電力網情報をクエリするための無料 API である ElectricalMaps と、低炭素エネルギーを利用したデータセンターでモデル トレーニング ジョブを実行する Google Cloud を使用します。
重要なポイント
- ?グローバル エネルギー データ: 世界のエネルギー ミックスと炭素強度に関するリアルタイム データを ElectricalMaps API から取得し、低炭素源から電力を生産する送電網を特定します。
- 最適化されたトレーニング ジョブ: 炭素強度の測定に基づいてタスクをクラウド サーバーの場所にリダイレクトすることで、低炭素電力を使用して機械学習トレーニング ジョブを実行します。
- ?二酸化炭素排出量分析: 機械学習トレーニング、推論、ストレージ、その他の API アクティビティを含む、サンプルの Google Cloud 使用状況データの二酸化炭素排出量を分析します。
講師について
? Nikita Namjoshi は、Google Cloud のデベロッパー アドボケートであり、Permafrost Discovery Gateway の Google フェローでもあり、環境に配慮したコンピューティングに関する広範な専門知識を提供して、このコースをガイドします。
?コースに登録するか、詳細については、deeplearning.ai にアクセスしてください。
