Некоторые причины, по которым сервисы машинного обучения могут сталкиваться с перегрузкой серверов:

• Высокая нагрузка на сервер. 4 Если запросы поступают одновременно, сервер может перегружаться. 4
• Превышение лимитов запросов. 4 Например, при использовании API от сторонних разработчиков, они могут устанавливать собственные лимиты, например, запросы в минуту или час. 4
• Технические работы или сбои. 4 Сервер может быть временно недоступен из-за технического обслуживания, обновлений или внутренних сбоев. 4
• Проблемы с интернет-соединением. 4 Нестабильное интернет-соединение мешает корректному взаимодействию с сервером. 4
• Одновременная загрузка в память слишком крупных наборов данных. 5 Чтобы избежать перегрузки ресурсов и поддерживать высокую производительность, следует применять более гибкие методы чтения и обработки информации. 5
• Утечки памяти в циклах обучения моделей. 5 Они могут приводить к постоянному росту объёма используемой памяти и возникать по разным причинам: неосвобождённые крупные объекты, циклы ссылок в коде, утечки в библиотеках или расширениях на C. 5