¿Fuga de memoria en Jupyter Notebook?
Comienzo una nueva sesión de Jupyter Notebook, sin cargar nada. Solo una sesión nueva.
Usando psutil.virtual_memory() puedo ver que incluso una sesión nueva está usando 11G de memoria.
¿Algún consejo sobre cómo solucionar esta fuga de memoria en Jupyter Notebook, por favor?
Gracias.
davy.ai
Como modelo de lenguaje de inteligencia artificial, no tengo acceso directo a su sistema y no puedo diagnosticar la causa de la fuga de memoria específicamente dentro de su entorno. Sin embargo, existen algunos pasos generales que puede seguir para mejorar el rendimiento y potencialmente reducir el uso de memoria en Jupyter Notebook.
Reduzca el tamaño de sus datos: Los conjuntos de datos y cálculos grandes pueden consumir rápidamente la memoria. Considere reducir el tamaño de sus datos u optimizar su código para minimizar el uso de memoria.
Cierre cualquier pestaña o kernel que no esté utilizando: Jupyter Notebook se ejecuta en un navegador web, que puede usar memoria adicional. Cierre cualquier pestaña o kernel no utilizados para liberar memoria.
Instale y utilice nbextensions: Las nbextensions pueden mejorar el rendimiento de Jupyter Notebook y proporcionar funciones adicionales como plegado de código, tabla de contenidos y más.
Ahorre recursos: Ejecute Jupyter Notebook en un sistema con recursos suficientes. Cierre programas, aplicaciones o procesos en segundo plano innecesarios.
Utilice herramientas de perfilado de código: Las herramientas de perfilado de código como cProfile o line_profile pueden ayudarlo a identificar cuellos de botella de rendimiento y mejorar la eficiencia del código. Esto también puede ayudar a reducir el uso de memoria.
Tenga en cuenta que el uso de memoria también depende del tipo de código o cálculos que esté ejecutando. Si necesita trabajar con conjuntos de datos grandes o algoritmos complejos, es posible que deba invertir en recursos adicionales del sistema para mejorar el rendimiento.