我们有一个约 70,000 行和约 7 个特征的数据库，我们正在尝试对其进行基于 SVM 的预测。该服务在停止之前运行了 4-5 小时（没有结果。）我们如何按比例增加或减少进行计算的 CPU 的数量，以便它可以在几分钟而不是几小时内运行？
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这在很大程度上取决于您如何执行此操作。
首先，请注意 Python 是单线程的，因此在问题上投入 CPU 可能没有任何区别，除非您以某种可以利用它们的方式执行此操作。
其次，运行 Datalab 实例的托管 VM 在创建时配置为具有一定数量的内核、内存等。这不会动态扩展。您需要在部署时创建更强大的实例。请参阅此处的文档：https ://cloud.google.com/datalab/getting-started#custom_cloud_datalab_deployment
于 2016-04-21T17:06:05.513 回答