【Jupyter Notebook】カーネルがクラッシュする問題の解決法

はじめに

Jupyterで発生するカーネルクラッシュの原因と解決法を解説します。

症状

Jupyter NotebookでAI/ML処理を実行するとカーネルが突然クラッシュし、「Kernel Restarting」と表示されます。

原因

1. メモリ不足

大規模モデルやデータセットでメモリ消費がシステム上限を超えています。

2. CUDAエラー

GPU処理中にCUDAエラーが発生し、カーネルが異常終了しています。

解決方法

手順1: メモリ制限の確認と対策

# メモリ使用状況
import psutil
print(f'RAM: {psutil.virtual_memory().percent}%')

import torch
if torch.cuda.is_available():
    print(f'VRAM: {torch.cuda.memory_allocated()/1e9:.1f}GB')

手順2: メモリ解放

import gc
del model, tokenizer
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

まとめ

Jupyterのカーネルクラッシュについて解説しました。この記事が問題解決の参考になれば幸いです。