Apprentissage écoresponsable avec Intel : Démo

Table des matières

🌱 Introduction

• Présentation de l'expérience décrite dans le billet de blog
• Objectif de la vidéo

🖥️ Configuration requise

• Vérification des prérequis système
• Installation de la distribution Anaconda Python

⚙️ Mise en place de l'environnement Conda

• Création de l'environnement Conda à partir du fichier environment.yaml
• Activation de l'environnement Conda

📂 Téléchargement du code et des données

• Clonage du référentiel GitHub pour obtenir le code
• Téléchargement des données nécessaires à partir d'Internet

📊 Mesure de la consommation énergétique

• Activation de la technologie RAPL sur le système d'exploitation
• Utilisation de l'outil Gelato pour surveiller la consommation énergétique des programmes

⚙️ Exécution des expériences

• Utilisation des scripts de lancement pour exécuter les expériences Benchmark
• Surveillance de la consommation énergétique tout au long des expériences

📈 Analyse des résultats

• Interprétation des résultats obtenus
• Discussion sur l'efficacité énergétique de l'apprentissage automatique avec Intel AI

🌟 Conclusion

• Récapitulatif des étapes
• Perspectives futures et recommandations

🌱 Introduction

Bienvenue à tous ! Dans cette vidéo, je suis ravi de vous présenter une expérience passionnante décrite dans un récent billet de blog sur l'apprentissage automatique écoresponsable avec l'accélération Intel AI.

Dans ce billet, nous explorerons en détail comment mettre en place et exécuter l'expérience décrite, tout en soulignant l'importance de l'optimisation énergétique dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Continuez à regarder pour découvrir les coulisses de cette expérience fascinante et apprenez comment vous pouvez vous aussi participer à l'avenir de l'apprentissage automatique écoresponsable !

🖥️ Configuration requise

Avant de plonger dans les détails de l'expérience, assurons-nous que votre système répond aux exigences nécessaires pour exécuter l'apprentissage automatique optimisé par Intel.

Vérification des prérequis système

Il est crucial de vérifier que votre système est compatible avec les instructions spécifiques requises par l'accélération Intel AI.

Installation de la distribution Anaconda Python

Nous utiliserons la distribution Anaconda Python pour créer un environnement Conda isolé, assurant ainsi une configuration propre et stable pour nos expériences.

⚙️ Mise en place de l'environnement Conda

Une fois les prérequis vérifiés, nous créerons et activerons un environnement Conda à l'Aide du fichier environment.yaml fourni, garantissant ainsi que toutes les dépendances nécessaires sont correctement installées.

Création de l'environnement Conda

Grâce au fichier environment.yaml inclus dans le référentiel, nous pouvons rapidement recréer l'environnement avec toutes les dépendances requises.

Activation de l'environnement Conda

Une fois l'environnement Conda créé, nous l'activerons pour nous assurer que toutes les commandes Python s'exécutent dans le contexte approprié.

📂 Téléchargement du code et des données

Maintenant que notre environnement est prêt, nous procéderons au téléchargement du code et des données nécessaires à partir du référentiel GitHub fourni.

Clonage du référentiel GitHub

Nous utiliserons Git pour cloner le référentiel GitHub contenant le code et les données nécessaires à nos expériences.

Téléchargement des données nécessaires

Les données étant souvent volumineuses, nous prendrons le temps de télécharger les ensembles de données requis pour nos expériences.

📊 Mesure de la consommation énergétique

Avant de commencer nos expériences, nous devons nous assurer que notre système est correctement configuré pour mesurer la consommation énergétique de nos programmes.

Activation de la technologie RAPL

Nous activerons la technologie RAPL sur notre système d'exploitation pour permettre la mesure précise de la consommation énergétique.

Utilisation de l'outil Gelato

Nous utiliserons l'outil Gelato pour surveiller en temps réel la consommation énergétique de nos programmes pendant leur exécution.

⚙️ Exécution des expériences

Une fois tout en place, nous lancerons nos expériences en utilisant les scripts fournis, tout en surveillant attentivement la consommation énergétique à l'aide de Gelato.

Utilisation des scripts de lancement

Nous utiliserons les scripts de lancement fournis pour exécuter différentes expériences, en veillant à capturer les résultats énergétiques pour une analyse ultérieure.

📈 Analyse des résultats

Une fois les expériences terminées, nous analyserons les résultats obtenus, en mettant en évidence les tendances et les insights clés liés à la consommation énergétique.

Interprétation des résultats

Nous interpréterons les données recueillies, en mettant en évidence l'efficacité énergétique des différentes approches d'apprentissage automatique testées.

Discussion sur l'efficacité énergétique

Enfin, nous discuterons de l'importance de l'optimisation énergétique dans le domaine de l'apprentissage automatique, ainsi que des implications potentielles pour l'avenir de la technologie.

🌟 Conclusion

Dans cette vidéo, nous avons exploré le processus complet de mise en place et d'exécution d'expériences d'apprentissage automatique écoresponsable avec l'accélération Intel AI.

En suivant les étapes décrites, vous pouvez vous aussi participer à la révolution de l'apprentissage automatique écoresponsable, en contribuant à un avenir plus Durable et plus efficace pour la technologie.

Merci de votre attention, et à bientôt pour de nouvelles aventures dans le monde passionnant de l'intelligence artificielle ! 🌱🚀