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
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+1в ней lol. Спасибо за указатель! Отключил этот плагин, теперь все в порядке — person adivis12; 13.05.2020действительно эффективный — person adivis12; 31.12.2020
Жаль, что я не искал это раньше. ++++ — person adivis12; 16.02.2021