系列主旨

降低 AI 模型訓練能耗與碳排，兼顧性能與 ESG 指標，實踐綠色 AI。

📌 Part 1：能耗與碳足跡分析

目標

監測模型訓練耗能與碳排。

技術：codecarbon

流程圖描述：

模型訓練 → 耗能監測 → 生成碳排報告

程式碼

from codecarbon import EmissionsTracker
tracker = EmissionsTracker()
tracker.start()
train_model()
tracker.stop()

📌 Part 2：模型壓縮與量化

目標

降低模型推論能耗。

技術：pytorch quantization / pruning

流程圖描述：

原始模型 → 剪枝 / 量化 → 輕量模型 → 減少運算需求

程式碼

import torch
model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

📌 Part 3：雲端節能部署策略

目標

降低雲端計算成本與能耗。

技術：Serverless、Spot Instances、Auto-scaling

流程圖描述：

模型 → 容器化 → 雲端自動擴縮 → 低負載時釋放資源

程式碼（概念設定）

resources:
  limits:
    cpu: "0.5"
    memory: "512Mi"

📌 Part 4：ESG 指標與永續報告

目標

建立 AI 專案的永續追蹤與揭露流程。

技術：碳排數據儀表板（Grafana）、報告生成（Jupyter Notebook）

流程圖描述：

收集碳排 → 存入DB → Dashboard → 生成 ESG 報告

程式碼

import pandas as pd
df = pd.read_csv('emissions.csv')
df.groupby('project')['CO2'].sum().plot(kind='bar')

結論與效益

實踐綠色 AI 可同時降低成本、提升企業 ESG 形象與社會責任。