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MLOpsパイプラインにおけるAIモデルの推論コストとCO2排出量の自動計測

「MLOpsパイプラインにおけるAIモデルの推論コストとCO2排出量の自動計測」とは、機械学習モデルのデプロイ後、推論フェーズで発生するクラウドインフラ利用コストと、その電力消費に伴う二酸化炭素（CO2）排出量を自動的に測定・可視化するプロセスです。これは、モデルの運用効率と環境負荷を同時に最適化することを目的としています。具体的には、計算リソース（CPU/GPU）、ストレージ、ネットワークなどの利用状況を監視し、金銭的コストとCO2排出量に換算。MLOpsのライフサイクルに組み込むことで、開発から運用までの継続的な改善を可能にします。親トピックである「サステナブルクラウド」の文脈では、AIシステムが環境に与える影響を定量的に把握し、持続可能な機械学習基盤を構築するための基盤技術として極めて重要です。これにより、経済性と環境配慮の両立を目指します。

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MLOpsパイプラインにおけるAIモデルの推論コストとCO2排出量の自動計測とは

「MLOpsパイプラインにおけるAIモデルの推論コストとCO2排出量の自動計測」とは、機械学習モデルのデプロイ後、推論フェーズで発生するクラウドインフラ利用コストと、その電力消費に伴う二酸化炭素（CO2）排出量を自動的に測定・可視化するプロセスです。これは、モデルの運用効率と環境負荷を同時に最適化することを目的としています。具体的には、計算リソース（CPU/GPU）、ストレージ、ネットワークなどの利用状況を監視し、金銭的コストとCO2排出量に換算。MLOpsのライフサイクルに組み込むことで、開発から運用までの継続的な改善を可能にします。親トピックである「サステナブルクラウド」の文脈では、AIシステムが環境に与える影響を定量的に把握し、持続可能な機械学習基盤を構築するための基盤技術として極めて重要です。これにより、経済性と環境配慮の両立を目指します。

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テーマ クラウドテクノロジー クラウドプラットフォームにおけるAI/ML基盤の構築と運用 クラスター サステナブルクラウド AIでクラウドの環境負荷を削減。サステナブルな機械学習基盤。

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