[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.

[en] Background. The rapid growth of Language Models (LMs), particularly in code generation, requires substantial computational resources, raising concerns about energy consumption and environmental impact. Optimizing LMs inference for energy efficiency is crucial, and Small Language Models (SLMs) offer a promising solution to reduce resource demands. Aim. Our goal is to analyze the impact of deep learning runtime engines and execution providers on energy consumption, execution time, and computing-resource utilization from the point of view of software engineers conducting inference in the context of code SLMs. Method. We conducted a technology-oriented, multi-stage experimental pipeline using twelve code generation SLMs to investigate energy consumption, execution time, and computing-resource utilization across the configurations. Results. Significant differences emerged across configurations. CUDA execution provider configurations outperformed CPU execution provider configurations in both energy consumption and execution time. Among the configurations, TORCH paired with CUDA demonstrated the greatest energy efficiency, achieving energy savings from 37.99% up to 89.16% compared to other serving configurations. Similarly, optimized runtime engines like ONNX with the CPU execution provider achieved from 8.98% up to 72.04% energy savings within CPU-based configurations. Also, TORCH paired with CUDA exhibited efficient computing-resource utilization. Conclusions. Serving configuration choice significantly impacts energy efficiency. While further research is needed, we recommend the above configurations best suited to software engineers' requirements for enhancing serving efficiency in energy and performance.