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info:
title: FastAPI
version: 0.1.0
paths:
/ai_types:
get:
summary: Get Ai Types
description: Récupère les types d'IA pour lesquels EcoMindAI peut faire des estimations
operationId: get_ai_types_ai_types_get
responses:
"200":
description: Successful Response
content:
application/json:
schema:
items:
type: string
type: array
title: Response Get Ai Types Ai Types Get
/llm_configurations:
get:
summary: Get Llm Configurations
description: Récupère les configurations disponibles pour un modèle de type LLM
operationId: get_llm_configurations_llm_configurations_get
responses:
"200":
description: Successful Response
content:
application/json:
schema:
items:
$ref: "#/components/schemas/LLMModelConfig"
type: array
title: Response Get Llm Configurations Llm Configurations Get
/ml_configurations:
get:
summary: Get Ml Configurations
description: Récupère les algorithmes disponibles pour un modèle d'IA de machine learning classique de regression ou classification
operationId: get_ml_configurations_ml_configurations_get
parameters:
- name: ml_type
in: query
required: true
schema:
$ref: "#/components/schemas/MLType"
responses:
"200":
description: Successful Response
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
$ref: "#/components/schemas/MLModelConfig"
title: Response Get Ml Configurations Ml Configurations Get
"422":
description: Validation Error
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/HTTPValidationError"
/estimate_llm_inference:
post:
summary: Launchestimation
description: Lance un calcul d'estimation des métriques d'impacts environnementaux d'un projet LLM sur sa phase d'inférence sur 1 an
operationId: launchEstimation_estimate_llm_inference_post
requestBody:
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/InputEstimationLLMInference"
required: true
responses:
"200":
description: Successful Response
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/OutputEstimation"
"422":
description: Validation Error
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/HTTPValidationError"
/estimate_ml:
post:
summary: Launchestimation
description: Lance un calcul d'estimation des métriques d'impacts environnementaux d'un projet ML classique sur 1 an
operationId: launchEstimation_estimate_ml_post
requestBody:
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/InputEstimationML"
required: true
responses:
"200":
description: Successful Response
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/OutputEstimation"
"422":
description: Validation Error
content:
application/json:
schema:
$ref: "#/components/schemas/HTTPValidationError"
components:
schemas:
HTTPValidationError:
properties:
detail:
items:
$ref: "#/components/schemas/ValidationError"
type: array
title: Detail
type: object
title: HTTPValidationError
InfrastructureType:
type: string
enum:
- SERVER_DC
- LAPTOP
- DESKTOP
title: InfrastructureType
InputEstimationLLMInference:
properties:
modelName:
type: string
title: Modelname
description: Nom du modèle LLM
nbParameters:
type: string
title: Nbparameters
description: Nombre de paramètres (en milliards)
framework:
type: string
title: Framework
description: Nom du modèle utilisé
quantization:
type: string
title: Quantization
description: Méthode de quantization utilisée (none si pas de quantization)
totalGeneratedTokens:
type: integer
title: Totalgeneratedtokens
description: Nombre de tokens générés sur un an
infrastructureType:
$ref: "#/components/schemas/InfrastructureType"
description: Type d'infrastructure utilisée
nbCpuCores:
type: integer
title: Nbcpucores
description: Nombre de coeurs de CPU
nbGpu:
type: integer
title: Nbgpu
description: Nombre de GPUs
gpuMemory:
type: integer
title: Gpumemory
description: Taille de la mémoire GPU en Go
ramSize:
type: integer
title: Ramsize
description: Taille de la RAM en Go
type: object
required:
- modelName
- nbParameters
- framework
- quantization
- totalGeneratedTokens
- infrastructureType
- nbCpuCores
- nbGpu
- gpuMemory
- ramSize
title: InputEstimationLLMInference
description: Données d'entrée du calcul d'estimation de l'impact d'un LLM pour la phase d'inférence
InputEstimationML:
properties:
stage:
type: string
title: Stage
description: Etape du cycle de vie de l'IA (entrainement ou inférence ?)
algorithmType:
type: string
title: Algorithmtype
description: Type d'algorithme (classification ou regression)'
algorithmName:
type: string
title: Algorithmname
description: Nom de l'algorithme
nbFeatures:
type: string
title: Nbfeatures
description: Nombre de features (de colonnes dans le dataset)
nbLines:
type: string
title: Nblines
description: Nombre de lignes dans le dataset correspondant à la stage
nbOperations:
type: integer
title: Nboperations
description: Nombre d'opérations (d'inférences ou de trainings selon le stage)
infrastructureType:
$ref: "#/components/schemas/InfrastructureType"
description: Type d'infrastructure utilisée
nbCpuCores:
type: integer
title: Nbcpucores
description: Nombre de coeurs de CPU
nbGpu:
type: integer
title: Nbgpu
description: Nombre de GPUs
gpuMemory:
type: integer
title: Gpumemory
description: Taille de la mémoire GPU en Go
ramSize:
type: integer
title: Ramsize
description: Taille de la RAM en Go
type: object
required:
- stage
- algorithmType
- algorithmName
- nbFeatures
- nbLines
- nbOperations
- infrastructureType
- nbCpuCores
- nbGpu
- gpuMemory
- ramSize
title: InputEstimationML
description: Données d'entrée du calcul d'estimation de l'impact d'un LLM pour la phase d'inférence
LLMModelConfig:
properties:
modelName:
type: string
title: Modelname
description: Nom du modèle LLM utilisé
nbParameters:
type: string
title: Nbparameters
description: Nombre de paramètres (en milliards)
framework:
type: string
title: Framework
description: Nom du modèle utilisé
quantization:
type: string
title: Quantization
description: Méthode de quantization utilisée (none si pas de quantization)
type: object
required:
- modelName
- nbParameters
- framework
- quantization
title: LLMModelConfig
description: Configuration de LLM disponibles dans la base
MLModelConfig:
properties:
algorithm_name:
type: string
title: Algorithm Name
description: Nom de l'algorithme de machine learning utilisé
type: object
required:
- algorithm_name
title: MLModelConfig
description: Configuration des modèles de machine learning disponibles dans la base
MLType:
type: string
enum:
- classification
- regression
title: MLType
OutputEstimation:
properties:
electricityConsumption:
type: number
title: Electricityconsumption
description: Consommation électrique totale (Wh)
runtime:
type: number
title: Runtime
description: Durée d'exécution totale (s)
recommendations:
items:
$ref: "#/components/schemas/Recommendation"
type: array
title: Recommendations
description: Liste des recommandations pour réduire l'impact
type: object
required:
- electricityConsumption
- runtime
- recommendations
title: OutputEstimation
description: "Données de sortie du calcul d'estimation de l'impact : electricité consommée, temps + recommandations"
Recommendation:
properties:
type:
type: string
title: Type
description: "Type de recommandation: General ou Specific"
topic:
type: string
title: Topic
description: Titre de la recommandation
example:
type: string
title: Example
description: Détail et exemple de la recommandation
expectedReduction:
type: string
title: Expectedreduction
description: Pourcentage de réduction attendu
type: object
required:
- type
- topic
- example
- expectedReduction
title: Recommendation
description: "Recommandations personalisées sur comment s'améliorer, en fonction des données d'entrées "
ValidationError:
properties:
loc:
items:
anyOf:
- type: string
- type: integer
type: array
title: Location
msg:
type: string
title: Message
type:
type: string
title: Error Type
type: object
required:
- loc
- msg
- type
title: ValidationError
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