À l'issue de ce TP, vous aurez découvert :

• L'outil code carbone

Présentation des nouveautés sur la branche de ce TP

Récupérer la branche du TP :

git checkout 8_start_tp_code_carbon

Les nouveautés sur cette branche sont les suivantes :

• Le requirements.txt contient une nouvelle dépendance : codecarbon
• Le fichier .codecarbon.config qui contient la configuration de codecarbon

Pour réaliser la mesure du coût carbone d'un entraînement, nous allons utiliser le package codecarbon

Pour cela mettre à jour les dépendances en lançant la commande :

pip install -r requirements.txt

Cela installe notamment le package codecarbon

Ce package est configurable avec un fichier .codecarbon.config et nous vous avons fourni la configuration.

L'explorer pour voir ce qu'il est possible de configurer.

Ensuite, il faut ajouter un décorateur sur la méthode à mesurer.

Ajouter le décorateur suivant :

@track_emissions(project_name='...', offline=True, country_iso_code='FRA')

Il convient d'importer track_emissions de codecarbon.

Ce décorateur permet de spécifier :

• project_name : Un nom unique retrouvable parmi les emissions calculées. Choisissez en un.
• offline : Précise si un appel API est réalisé pour récupérer les émissions CO2e/kWh de votre pays
• country_iso_code : Le pays dans lequel vous êtes

Pour finir, aller dans le Swagger et lancer un entraînement sur la route train pour que l'on commence à logger.

Code carbon a produit un fichier /home/jovyan/emissions.csv.

Ouvrir le csv (soit directement, soit avec pandas dans un notebook pour explorer les résultats).