是什么原因引起的；“杀死”；在python中并行运行时出错？

在对熊猫数据帧进行预测时，我遇到了一个问题：

model = joblib.load(f"models/{MODEL}_{FOLD}.pkl")
preds = model.predict(df)
joblib.dump(preds, f"models/predictions_{FOLD}.pkl")

在5次循环中，2/5次迭代是成功的，在第三次循环开始后，我得到以下结果：

Parallel(n_jobs=8): Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.
Killed

程序中止。是什么引起的

编辑：以下是我在/var/log/syslog中找到的内容：

oom-kill:constraint=CONSTRAINT_NONE,nodemask=(null),cpuset=/,mems_allowed=0,global_oom,task_memcg=/system.slice/code-server.service,task=python,pid=1133,uid=0
Mar 29 20:26:56 master kernel: [40821.605552] Out of memory: Killed process 1133 (python) total-vm:8036372kB, anon-rss:6906304kB, file-rss:0kB, shmem-rss:4kB
Mar 29 20:26:56 master kernel: [40821.852558] oom_reaper: reaped process 1133 (python), now anon-rss:0kB, file-rss:0kB, shmem-rss:4kB

解决方案：正如评论中指出的，该问题是由于OOM进程调用引起的。关闭某些连接到internet的应用程序已解决

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问题。

如果kill意味着它得到了

SIGKILL

，那么可能是内核（OOM killer）在做这件事。。。可能是您耗尽了所有可用的虚拟内存吗？我在代码服务器上工作。每次迭代后释放内存都没有用如果kill意味着它得到了

SIGKILL

，那么它可能是内核（OOM killer）在做这件事。。。可能是您耗尽了所有可用的虚拟内存吗？我在代码服务器上工作。在每次无用的迭代后释放内存