Ноутбук Jupyter работает очень медленно при повторном запуске ячеек

У меня относительно большой Jupyter / Notebook (около 40 ГБ DF Pandas в ОЗУ). Я использую ядро ​​Python 3.6, установленное с Conda.

У меня около 115 ячеек, которые я выполняю. Если я перезапускаю ядро ​​и запускаю ячейки, весь мой ноутбук работает примерно за 3 минуты. Если я повторно запустил простую ячейку, которая не выполняет много работы (т.е. определение функции), выполнение займет очень много времени (~ 15 минут).

Я не могу найти в Интернете документацию, содержащую рекомендации по установке ноутбука Jupyer. Мое использование диска низкое, доступная оперативная память высока, а загрузка ЦП очень низкая.

Мое пространство подкачки, похоже, исчерпано, но я не уверен, что могло быть причиной этого.

Какие-либо рекомендации по устранению неполадок на неработающем сервере ноутбуков Jupyter? Похоже, это связано только с перезапуском ячеек.

Возможно, ваш код панды нуждается в оптимизации. [ссылка] (pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/enhancingperf. html)   —  person adivis12    schedule 25.06.2018

См. также:  Добавление дополнительных модулей Python в контейнер NiFi
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
IT Шеф
Комментарии: 1
  1. adivis12

    Если активировано расширение Variable Inspector nbextension, это может замедлить работу записной книжки, когда у вас есть большие переменные в памяти (например, фреймы данных Pandas).

    См .: https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/issues/1275</ а>

    В таком случае попробуйте отключить его в Edit -> nbextensions config.

    Вау, мне было интересно, почему мне потребовалось 2 минуты, чтобы запустить ячейку с 1+1 в ней lol. Спасибо за указатель! Отключил этот плагин, теперь все в порядке person adivis12; 13.05.2020

    действительно эффективный person adivis12; 31.12.2020

    Жаль, что я не искал это раньше. ++++ person adivis12; 16.02.2021

Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: