Il est désormais possible de faire de l’AI à l’edge. Ces edge devices sont de plus en plus “micro”, ainsi les capteurs passifs d’hier (IoT) sont aujourd’hui devenus actifs, ils contiennent une forme d’intelligence appelée EdgeAI.
Le Why du stage:
Dans ce stage nous vous proposons d’analyser l’impact de ces usecases EdgeAI sur la planète.
Les missions du stage:
Le déroulement du stage:
Montée en compétence:
Comment évaluer l’impact environnemental d’un modèle et qui plus est embarqué. Recherche bibliographique, créer ou se baser sur un package existant.
Découverte et Cadrage:
Choisir un modèle de référence et le déployer sur un Edge type raspberry. Aux vues des usecase EdgeAI il serait intéressant de se tourner vers un modèle de computer vision type Yolo (à challenger)
Expérimentations:
Comment optimiser l’inférence d’un tel modèle à l’edge: nous orienterons l’optimisation du modèle sur deux optiques: le software et le hardware. Se procurer différents edge (raspberry, arduino, puce) et analyser l’impact de l’hardware sur les performances environnementales (performance de modèle vs consommation électrique)
Réalisations:
- Optimisation software (rust vs python par ex)
- Optimisation hardware (cpu, gpu, tpu). - (optionnel)
Se procurer une puce type ‘Mythic’ (processeur analogique) et comparer aux méthodes précédentes.
Restitution à OCTO:
L'optimisation software devra aboutir à une contribution pour OCTO, soit dans la contribution à un projet open source (package python d’évaluation carbone type codeCarbon) ou par la publication d’un package open source maintenu par OCTO. Le livrable final devra être un outil automatisable et réutilisable pour les prochains projets, générable et déployable sur les architectures matérielles (CI/CD).
Partage aux Octos pendant et à la fin du stage, et rédaction d’un article.
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