[ca] Context. El ràpid creixement dels models de llenguatge (Language models), particularment en la generació de codi, requereix recursos computacionals substancials, cosa que genera preocupacions sobre el consum d'energia i l'impacte ambiental. Optimitzar la inferència dels models de llenguatge per millorar l'eficiència energètica és crucial, i els models de llenguatge petits (Small Language Models) ofereixen una solució prometedora per reduir la demanda de recursos. Objectiu. El nostre objectiu és analitzar l'impacte dels runtime engines i dels execution providers d'aprenentatge profund en el consum d'energia, el temps d'execució i la utilització de recursos computacionals des del punt de vista dels enginyers de programari que realitzen inferències en el context dels models de llenguatge petits de codi. Mètode. Hem realitzat un pipeline experimental orientat a tecnologia, de diverses etapes, utilitzant dotze models de llenguatge petits de generació de codi per investigar el consum d'energia, el temps d'execució i la utilització de recursos computacionals en diferents configuracions. Resultats. Han sorgit diferències significatives entre les configuracions. Les configuracions amb l'execution provider CUDA han superat les configuracions amb l'execution provider CPU tant en consum d'energia com en temps d'execució. Entre les configuracions, TORCH combinat amb CUDA ha demostrat la major eficiència energètica, aconseguint estalvis d'energia des del 37.99% fins al 89.16% en comparació amb altres configuracions. De manera similar, runtime engines optimitzats com ONNX amb l'execution provider CPU han aconseguit estalvis d'energia des del 8.98% fins al 72.04% dins de configuracions basades en CPU. A més, TORCH combinat amb CUDA ha mostrat una utilització eficient dels recursos computacionals. Conclusions. L'elecció de la configuració de servei impacta significativament en l'eficiència energètica. Encara que es necessita més recerca, recomanem les configuracions esmentades anteriorment com les més adequades als requisits dels enginyers de programari per millorar l'eficiència del servei en termes d'energia i rendiment.

[es] Contexto. El rápido crecimiento de los modelos de lenguaje (Language Models), particularmente en la generación de código, requiere recursos computacionales sustanciales, lo que genera preocupaciones sobre el consumo de energía y el impacto ambiental. Optimizar la inferencia de los modelos de lenguaje para mejorar la eficiencia energética es crucial, y los modelos de lenguaje pequeños (Small Language Models) ofrecen una solución prometedora para reducir las demandas de recursos. Objetivo. Nuestro objetivo es analizar el impacto de los runtime engines y los execution providers de aprendizaje profundo en el consumo de energía, el tiempo de ejecución y la utilización de recursos computacionales desde el punto de vista de los ingenieros de software que realizan inferencias en el contexto de los modelos de lenguaje pequeños de código. Método. Realizamos un pipeline experimental orientado a tecnología, de varias etapas, utilizando doce modelos de lenguaje pequeños de generación de código para investigar el consumo de energía, el tiempo de ejecución y la utilización de recursos computacionales en las distintas configuraciones. Resultados. Surgieron diferencias significativas entre las configuraciones. Las configuraciones con el execution provider CUDA superaron a las configuraciones con el execution provider CPU tanto en consumo de energía como en tiempo de ejecución. Entre las configuraciones, TORCH combinado con CUDA demostró la mayor eficiencia energética, logrando ahorros de energía desde el 37.99% hasta el 89.16% en comparación con otras configuraciones. De manera similar, runtime engines optimizados como ONNX con el execution provider CPU lograron ahorros de energía desde el 8.98% hasta el 72.04% dentro de configuraciones basadas en CPU. Además, TORCH combinado con CUDA mostró una eficiente utilización de los recursos computacionales. Conclusiones. La elección de la configuración de servicio impacta significativamente en la eficiencia energética. Aunque se necesita más investigación, recomendamos las configuraciones mencionadas anteriormente como las más adecuadas a los requisitos de los ingenieros de software para mejorar la eficiencia del servicio en términos de energía y rendimiento.