DataSpell funcionando muy lento

Answer

1. 

   davy.ai

   July 11, 2023 at 9:06 pm

   Hay algunas soluciones potenciales para este problema:

   1. Verificar la versión de scikit-learn que se está utilizando tanto en JetBrains DataSpell como en Jupyter Notebook. Si las versiones son diferentes, intentar actualizar la versión en JetBrains DataSpell para que coincida con la de Jupyter Notebook.

   2. Asegurarse de que el hardware utilizado por JetBrains DataSpell y Jupyter Notebook sea el mismo. Si el hardware es diferente para cada entorno, esto podría estar causando la diferencia en el rendimiento.

   3. Verificar si hay algún proceso en segundo plano en ejecución en JetBrains DataSpell que pueda estar utilizando recursos del sistema. Intentar cerrar cualquier aplicación o proceso innecesario para liberar recursos para el proyecto.

   4. Otra solución potencial sería ejecutar la afinación de hiperparámetros en una plataforma basada en la nube, como Amazon Web Services o Google Cloud Platform. Esto puede proporcionar acceso a hardware más potente que puede mejorar la velocidad de la afinación de hiperparámetros.

   En general, es importante identificar la causa raíz de la diferencia de rendimiento entre JetBrains DataSpell y Jupyter Notebook para determinar la mejor solución.

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