Configuration requise

Data Sensors est distribué sous macOS comme une version native Apple Silicon (arm64) - il n'existe pas de version pour Mac Intel - et sous Windows comme une version 64 bits pour Windows 10 ou plus récent.

Les chiffres ci-dessous proviennent de mesures réelles, pas d'estimations : mémoire au repos, mémoire après le chargement d'un fichier volumineux, et mémoire/CPU pendant un run de Compétition de modèles. La Compétition de modèles est délibérément le scénario réaliste le plus exigeant, car chaque concurrent sélectionné - Random Forest, XGBoost, et chaque variante d'auto-tuning de réseau de neurones - s'entraîne dans son propre thread réel en même temps, plutôt que l'un après l'autre.

L'application installée elle-même reste sous les 500 Mo dans les deux cas - environ 310 Mo sous macOS, environ 340 Mo sous Windows. Les chiffres de RAM ci-dessus concernent surtout les données de mesure et les modèles entraînés avec lesquels vous travaillez, pas l'application elle-même.

La Compétition de modèles est le seul scénario pour lequel il vaut la peine de prévoir une marge supplémentaire. Comme chaque concurrent s'entraîne en parallèle plutôt qu'en séquence, la consommation de mémoire et de CPU dépend du nombre de concurrents sélectionnés et de la taille de vos données d'entraînement, pas seulement de l'empreinte de base de l'application. Un run représentatif - 60 canaux, 180 000 échantillons, 7 concurrents dont 5 variantes d'auto-tuning de réseau de neurones - a atteint un pic d'environ 1,8 Go de mémoire et a utilisé tous les cœurs CPU disponibles.