Analisando a Reportagem de Emissões de Carbono em Modelos de Aprendizado de Máquina

À medida que nosso mundo avança para soluções digitais, vemos um aumento significativo nos sistemas de aprendizado de máquina (ML). Embora esses sistemas ofereçam capacidades melhoradas, eles também consomem muita energia, o que contribui para sua pegada de carbono. Entender como medimos as Emissões de Carbono desses modelos de ML pode nos ajudar a encontrar maneiras de reduzir seu impacto no meio ambiente.

#A Importância de Reduzir Emissões de Carbono

Nos últimos anos, houve uma crescente preocupação com a Sustentabilidade e a redução da pegada de carbono das atividades humanas. As tecnologias de informação e comunicação (TICs), que incluem sistemas de ML, desempenham um papel significativo nessa discussão. Enquanto há esforços para reduzir emissões de carbono, as TICs também podem contribuir negativamente através do aumento do consumo de energia.

De acordo com alguns estudos, o consumo global de eletricidade das TIC pode aumentar drasticamente na próxima década. Isso destaca a necessidade urgente de práticas sustentáveis no setor de tecnologia para diminuir o impacto ambiental.

#Hora de Agir

A popularidade dos sistemas de ML está crescendo, e isso traz desafios. Modelos maiores e tempos de treinamento mais longos significam que mais energia é consumida. Se não abordarmos a eficiência energética desses sistemas, corremos o risco de enfrentar consequências ambientais graves. Portanto, é vital desenvolver sistemas de ML que sejam não apenas poderosos, mas também ecológicos.

Embora algumas pesquisas tenham sido feitas sobre o aumento da eficiência energética durante o treinamento de modelos de ML, não se sabe muito sobre as emissões reais da maioria dos modelos publicados. Não está claro quantos criadores prestam atenção ao consumo de energia ao compartilhar seus modelos.

O Hugging Face Hub é uma plataforma conhecida para compartilhar modelos de ML pré-treinados. Apesar de sua popularidade, não há muitos dados sobre como as emissões de carbono são reportadas nessa plataforma. Nosso estudo foca em examinar como os modelos do Hugging Face relatam emissões de carbono durante o processo de treinamento.

#Objetivos da Pesquisa

Nosso principal objetivo é analisar o relatório de emissões de carbono dos modelos de ML no Hugging Face Hub. Nós queremos entender as seguintes questões:

1. Como os criadores de modelos de ML relatam suas emissões de carbono no Hugging Face?
2. Quais fatores afetam as emissões de carbono do treinamento desses modelos?

#Coleta de Dados

Para responder nossas perguntas de pesquisa, coletamos dados dos modelos do Hugging Face e suas informações associadas. Usamos um método de mineração de repositórios que nos permite analisar um grande conjunto de dados de modelos de ML e suas emissões de carbono.

Coletamos dados sobre modelos até março de 2023, visando uma análise completa das práticas de relatório. Nosso conjunto de dados inicialmente continha mais de 170.000 modelos, mas apenas uma pequena fração - cerca de 1.400 - relatou emissões de carbono.

#Pré-processamento dos Dados

Depois de coletar os dados, os limpamos para garantir consistência e facilitar a análise. Padronizamos os valores para comparações mais fáceis. Isso incluiu atributos como o tamanho dos conjuntos de dados usados, se o modelo era pré-treinado ou ajustado e detalhes sobre o hardware utilizado no treinamento.

#Analisando o Relatório de Emissões de Carbono

#Como as Práticas de Relato Evoluíram

A porcentagem de modelos que relatam suas emissões de carbono está estagnada. Apesar do aumento no número de modelos no Hugging Face, a proporção que relataram emissões continua baixa. Isso sugere que pode haver uma falta de consciência sobre sustentabilidade na comunidade de ML.

Os primeiros relatórios de emissões de carbono apareceram em meados de 2021, mas a tendência não foi amplamente adotada entre os criadores. O percentual máximo registrado chegou a apenas 3,12% no final de 2021 e tem visto uma queda desde então.

#Mudanças nas Emissões de Carbono Reportadas

Ao examinar as emissões de carbono relatadas ao longo do tempo, encontramos uma leve diminuição nas emissões médias relatadas. Inicialmente, o valor mediano era bastante alto, o que pode indicar que os primeiros relatórios provinham de modelos que consomem muita energia. No entanto, a tendência mostra que modelos mais novos estão consumindo menos energia.

#Principais Características dos Modelos que Relatam Emissões

Modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) dominam o relatório de emissões de carbono, representando uma parte significativa dos modelos que reportam emissões. A proporção de modelos de outros domínios ainda é bastante pequena.

Curiosamente, a maioria dos modelos que relatam emissões de carbono é criada automaticamente através do recurso AutoTrain do Hugging Face. Isso demonstra que muitos criadores podem não estar relatando essas informações conscientemente, já que elas são geradas automaticamente.

#Fatores que Impactam as Emissões de Carbono

#Desempenho e Emissões

Uma das questões chave que buscamos investigar era se um melhor desempenho do modelo está ligado a maiores emissões de carbono. No entanto, nossa análise não mostrou uma correlação clara, sugerindo que a energia consumida durante o treinamento pode não estar necessariamente alinhada ao quão bem um modelo se desempenha.

#Tamanho Importa

Nossas descobertas indicam que modelos e conjuntos de dados maiores tendem a gerar mais emissões de carbono durante o treinamento. Isso está alinhado com a compreensão geral de que sistemas mais complexos requerem mais poder computacional, levando a um aumento no uso de energia.

#Ajuste Fino vs. Pré-treinamento

Ao comparar as emissões de modelos que passam por ajuste fino com aqueles que são pré-treinados, encontramos que as tarefas de ajuste fino parecem consumir menos energia. No entanto, não pudemos concluir que a diferença é estatisticamente significativa, o que significa que precisamos de mais investigações para esclarecer essa relação.

#Classificando a Eficiência de Carbono

Usando nossas descobertas de pesquisa, desenvolvemos um sistema de classificação para avaliar a eficiência de carbono dos modelos do Hugging Face. Essa classificação considera vários atributos, incluindo emissões, tamanho do modelo e métricas de desempenho.

Nosso esquema de classificação levou às seguintes categorias:

• Etiqueta E: Altas emissões e baixo desempenho.
• Etiqueta D: Altas emissões, mas melhor desempenho em alguns atributos.
• Etiqueta C: Atributos equilibrados com desempenho médio.
• Etiqueta B: Bom desempenho e emissões razoáveis.
• Etiqueta A: Baixas emissões e alto desempenho com um número alto de downloads.

#Recomendações para Melhoria

As descobertas desta pesquisa indicam várias áreas onde a comunidade de ML pode melhorar as práticas de relato de emissões de carbono.

1. Aumentando a Conscientização: Há uma necessidade de aumentar a conscientização sobre a sustentabilidade em ML entre os criadores de modelos. Mais educação sobre a importância do relato de energia pode ajudar a melhorar as práticas.

2. Padronizando Práticas de Relato: Estabelecer diretrizes claras para relatar emissões de carbono pode ajudar a melhorar a consistência e a qualidade dos dados relatados.

3. Incentivando a Transparência: Criadores deveriam ser motivados a compartilhar não apenas dados de emissões, mas também contexto como uso de recursos e configurações de treinamento. Isso pode ajudar outros a entender melhor os modelos.

4. Promovendo Modelos Eficientes em Energia: Enfatizar o desenvolvimento de modelos que minimizam emissões enquanto mantêm desempenho pode contribuir para um futuro mais sustentável.

#Conclusão

Esta pesquisa examina o estado atual do relato de emissões de carbono para modelos de aprendizado de máquina no Hugging Face. As descobertas mostram que, embora muitos modelos sejam compartilhados na plataforma, apenas uma pequena fração está consciente de sua pegada de carbono.

Ao abordar as lacunas de consciência e padronização, a comunidade de ML pode avançar em direção a práticas mais sustentáveis. As diretrizes propostas e o sistema de classificação fornecem um framework para melhor entender e relatar emissões, potencialmente guiando desenvolvimentos futuros em sistemas de ML ambientalmente amigáveis.

Os esforços para aumentar a consciência e padronizar práticas criam um caminho para que os praticantes de ML contribuam positivamente para a sustentabilidade ambiental. Um esforço colaborativo na promoção do desenvolvimento ecológico levará a um futuro mais verde e responsável para o aprendizado de máquina.