27、可持续AI模型开发与特征存储的实践探索

可持续AI模型开发与特征存储的实践探索

1. 可持续性在AI解决方案开发中的重要性

在开发AI解决方案时，可持续性的重要性日益凸显。我们需要关注云指标、架构和操作知识，以帮助减少二氧化碳排放。例如，基于客户端的能源可用性来训练联邦学习（FL）模型，可以降低高二氧化碳排放带来的不利影响。同时，我们也了解了基于FL的高效设计模式，包括训练、模型管理和模型聚合模式。

在FL的训练和部署策略方面，不同基于深度学习的训练优化器对解决方案的可持续性有着不同的影响。我们还比较了集中式学习和FL中的可持续性因素，通过硬件类型、效率、运行时间、模型架构、冷却需求、云服务提供商和地区等规格，来估算GPU计算的二氧化碳足迹。此外，我们还探讨了如何计算总能耗、可使用的不同排放指标，以及提高数据中心效率的最佳实践。

2. 可持续模型开发实践

2.1 可持续性与AI伦理部署

可持续性与AI的伦理部署相结合，有助于推动更好的生态完整性和社会正义。在构建AI产品的整个过程中，从创意产生到训练、调整、实施和治理，我们都应该意识到自身行为和AI解决方案对环境的影响，确保它们对未来世代友好。通过使用指标来衡量工作的影响，我们能够更负责任和道德地开展工作。

2.2 组织标准与可持续、可信框架

为了建立可持续、可信的框架，组织需要遵循一定的标准和最佳实践。以下是一些常见的开源框架：
- TensorFlow Model Remediation：由谷歌开发的库，旨在限制模型预处理、训练或后处理过程中的偏差。
- TensorFlow Privacy：谷歌开发的库，使机器学习优化器在优化目标函数时能够融入差分隐私。