「内存不足」の検索結果

LSF 作业内存不足时的调整技能。当作业因内存不够被挂起(SSUSP)或终止(EXIT/MEMLIMIT)时，通过调整 bsub -n 的节点（核数/slot）数量来扩大可用内存——可用运行内存 ≈ 5GB × 申请节点数。当用户说内存不足、作业被杀、OOM、需要更大内存，或排查 EXIT/SSUSP 作业时，配合 lsf-ncpgr skill 一起使用。

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LSF 作业内存不足时的调整技能。当作业因内存不够被挂起(SSUSP)或终止(EXIT/MEMLIMIT)时，通过调整 bsub -n 的节点（核数/slot）数量来扩大可用内存——可用运行内存 ≈ 5GB × 申请节点数。当用户说内存不足、作业被杀、OOM、需要更大内存，或排查 EXIT/SSUSP 作业时，配合 lsf-ncpgr skill 一起使用。

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万行以上 Excel 数据集的高性能分析引擎。提供 openpyxl read_only 流式读取（iter_rows 支持 10 万行以上）、Parquet 转换加速、内存优化、分块处理和大文件写入模式。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**：①数据行数 ≥ 10k（由 sn-da-excel-workflow 的行数评估步骤触发）；②用户出现触发词：大文件 / 大数据量 / 性能优化 / 内存不足 / OOM / 百万行 / 十万行 / 流式读取 / Parquet / 分块处理 / large file / big data / streaming read / chunked processing；③直接使用 pd.read_excel() 导致超时或内存溢出；④用户明确要求对大规模数据集进行高性能处理。仅不用于：小于 10k 行的常规 Excel 分析（使用 sn-da-excel-workflow 即可）。

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为 msModelSlim 适配器实现逐层量化（按层加载/懒加载）能力。仅在用户明确要求逐层量化或基础适配因 CPU 内存不足无法全量加载权重时使用。该特性为高阶可选项，不是基础适配必需项。

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