运行joblib.Parallel(mlxtend)不能在云中扩展-ml

运行joblib.Parallel(mlxtend)不能在云中扩展-ml是指在云计算环境中无法扩展使用joblib.Parallel(mlxtend)的情况。joblib是一个用于并行计算的Python库，而mlxtend是一个机器学习扩展库。

在云计算环境中，由于一些限制和限制，可能无法直接使用joblib.Parallel(mlxtend)进行扩展。这可能是由于云计算平台的限制，例如不允许在云实例中运行多个进程或线程，或者由于网络通信的限制，例如云实例之间的通信延迟较高。

为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用云计算平台提供的并行计算服务：大多数云计算平台都提供了自己的并行计算服务，例如AWS的Elastic MapReduce（EMR）或Azure的Batch AI。这些服务可以帮助您在云中扩展并行计算任务，并且通常与常用的机器学习库兼容。
2. 使用分布式计算框架：如果您的任务可以被分解为多个独立的子任务，您可以考虑使用分布式计算框架，例如Apache Spark或Hadoop。这些框架可以帮助您将任务分发到多个计算节点上，并在云中进行扩展。
3. 优化代码和算法：如果您的任务无法直接在云中扩展，您可以尝试优化代码和算法，以减少计算量或提高计算效率。这可能包括使用更高效的算法、减少数据传输量或使用更好的数据结构。

总结起来，要在云中扩展运行joblib.Parallel(mlxtend)，您可以考虑使用云计算平台提供的并行计算服务、分布式计算框架或优化代码和算法。具体的解决方案取决于您使用的云计算平台和任务的特点。