我有一个相对较大的Jupyter/Notebook(约40GB的Pandas DFs在RAM中)。我正在运行使用Conda安装的Python 3.6内核。
我有大约115个单元格正在执行。如果我重新启动内核并运行这些单元格,整个notebook将在大约3分钟内运行完毕。但是,如果我重新运行一个不做太多工作的简单单元格(即函数定义),则需要非常长的时间来执行(约15分钟)。
我找不到任何在线文档提供的Jupyer notebook安装最佳实践。我的磁盘使用率很低,可用的RAM很高,CPU负载也很低。
我的交换空间似乎已经耗尽,但我不确定是什么原因导致的。
有没有关于如何解决性能差的Jupyter Notebook服务器的建议?这似乎只是与重新运行单元格有关。