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AI와 전기 2024년 1월부터 현재까지, AI 트렌드를 조사할 일이 많아 국내외의 사례를 찾아보곤 한다. 특히나 ChatGPT와 같이 생성형 AI가 언급되면서 산업 전반의 생산력을 증대시키는 긍정적 시너지에 관한 내용이 줄기차게 쏟아지나, 한 구석에서는 이런 생성형 AI와 머신러닝 기술을 동작시키기 위한 '전력 소비'와 관련된 문제가 점점 더 부각되고 있었다. AI 모델, 특히 대규모 모델은 훈련과 운영 과정에서 엄청난 양의 전력을 소비한다. 예를 들어, 언어 모델 GPT-3은 수천 개의 GPU를 몇 주 동안 사용하고 이는 연간 약 1,287MWh의 전력을 소비하는 것으로 추정된다. 이는 미국 가정의 약 1,000가구가 1년 동안 사용하는 전력과 맞먹는 양이다. 이러한 전력 소비는 환경적 영향뿐만 아니..
개인학습 기록용 포스팅입니다 #필요한 작업환경- Anaconda, TensorFlow, keras, VScode #Keras의 Sequential()(1) 프로그램 흐름문제를 가정하고 정의 > 데이터 셋을 생성 (2) 데이터 셋 생성하기feat. numpy, pandas // numpy: 벡터생산/연산, pandas :txt,csv활용- 모델 생성: model =Sequential()- 모델 구성하기 > 학습과정 설정 > 모델 학습시키기 > 모델 평가하기 > 모델 예측하기- model. add() > model.compile() > model.fit() > model.evaluate() > model.predict() # VScode에서 keras 라이브러리를 만져..
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