我们在利用jupyter运行代码时会遇到，代码运行速度慢的问题，我们可以尝试一下方法去解决:

1:修改Notebook内核(或Runtime)的资源分配：将CPU、GPU、内存等资源的分配适当地调整到适合您的任务和机器的级别。可以尝试增加RAM或GPU内存，或者减少某些负载过多的进程。

2:更改代码实现方式：有时候代码的实现方式可能不够有效，导致性能瓶颈。您可以尝试使用更快的算法，调整超参数，或优化特定的代码段。

3:使用并行计算：可以使用并行计算框架（如Dask、Spark、MPI等）来分布式地运行模型，从而提高运行速度。

4:关闭其他程序：如果在计算机上同时运行多个程序，可能会影响Jupyter的运行速度。您可以尝试关闭其他不必要的程序来释放系统资源。

5:选择优化过的工具：如果您的任务适合不同的工具或平台，可以尝试使用针对特定任务优化过的工具。例如，如果您需要使用GPU进行深度学习训练，可以考虑使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，这些框架为GPU优化过。