carbontracker

深度学习模型训练碳足迹追踪与预测工具

carbontracker 碳足迹深度学习能源消耗 AI训练 Github 开源项目

carbontracker是一款开源工具,用于监测深度学习模型训练过程中的能耗和碳排放。它能实时追踪GPU和CPU能耗,提供当前和预测的碳足迹数据,并转换为直观的等效值。该工具兼容NVIDIA GPU、Intel CPU以及Slurm和Google Colab等环境,帮助AI研究人员评估和降低模型训练对环境的影响。

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介绍相关项目

labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

openlit - 开放的 LLM 监控和评估工具

GPU性能监测GithubLLM性能监测OpenLITOpenTelemetry开源项目成本追踪

OpenLIT 是一款 OpenTelemetry 原生的工具，帮助开发者在生产环境中监控 LLM 应用的性能。它能够自动收集 LLM 的输入输出元数据，监控自托管 LLM 的 GPU 性能。OpenLIT 可以无缝集成 OpenAI 和 HuggingFace 等流行 LLM 提供商，只需一行代码即可实现性能监控。此外，还能跟踪自定义和微调模型的成本，优化资源使用并提高系统可靠性。

uptrain - 开源平台评估优化LLM应用

GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估

UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。

go-carbon - Golang实现的高性能Graphite服务器

GithubGraphitego-carbon开源项目性能优化指标处理配置管理

go-carbon项目采用Golang重新实现了Graphite服务器，保留了Agent、Cache、Persister的经典架构。该项目支持通过TCP、UDP、HTTP和Kafka等多种协议接收指标数据，并提供存储模式配置、数据聚合、缓存管理和多核心持久化等核心功能。测试表明，go-carbon在处理性能上全面超越了默认的carbon实现，能够有效应对大规模指标数据的处理需求。其优化的设计使其能够高效处理每分钟数十万计的指标数据。

AI Spend - OpenAI API成本管理工具

AI工具API密钥OpenAI API使用分析成本监控数据安全

AI Spend是OpenAI API成本管理的专业工具，提供实时监控、成本分析和使用趋势洞察。用户可快速设置，轻松追踪API消耗，预防超支。支持多种模型和令牌使用分析，助力资源优化。采用加密技术保护API密钥，确保数据安全和用户隐私。

gcp - 环境状态日志统计

GithubHuggingface开源项目日志模型环境监控破损统计

记录环境日志统计，以识别潜在问题的出现。

carbon - 开发者代码展示与分享工具

CarbonGithub代码分享代码截图开源项目自定义

Carbon是一个开源的代码展示与分享工具。该工具支持多种语言的语法高亮,提供自定义主题、字体等选项,可生成美观的代码截图。用户可保存图片或创建分享链接,方便在社交媒体、博客等平台展示代码。Carbon适合开发者分享代码片段,提升代码可视化效果。

SportsLabKit - 专业体育分析工具包实现比赛视频数据化

GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉

SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。

multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪，兼容多种检测器

CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目

该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。

llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解

AIGPUGithubLLMOpenAIRay开源项目

该项目汇集了LLM开发中的重要数据和见解，包括提示工程、模型训练和GPU内存管理等方面。内容涵盖成本比率、训练费用和GPU内存要求，为开发者提供决策参考和资源优化指导。这些信息有助于快速评估和理解LLM开发的关键因素，是大语言模型开发者的实用参考资料。

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