每次预测时“H2O减少可用内存-结果OOM

当使用H2O进行预测时，有时会出现“H2O减少可用内存-结果OOM”的错误。这是由于内存不足而导致的内存溢出（OOM）错误。以下是一些解决方法：

1. 增加可用内存：可以通过增加机器的可用内存来解决问题。这可以通过增加机器的物理内存或增加JVM的堆内存来实现。如果使用Java运行H2O，则可以通过设置JVM的堆内存大小来增加可用内存。例如，在启动H2O之前，可以使用以下命令将JVM堆内存设置为8GB：java -Xmx8g -jar h2o.jar

2. 减小数据集大小：如果数据集非常大，可以尝试减小数据集的大小。可以通过对数据集进行采样或使用特征选择方法来减小数据集的大小。

3. 关闭其他运行的程序：在运行H2O进行预测之前，关闭其他不必要的程序，以释放更多的可用内存。

4. 优化代码：检查代码中是否有内存泄漏或不必要的内存使用。确保在使用完对象后及时释放内存。

5. 使用分布式模式：如果可行，可以将H2O集群部署为分布式模式，以将工作负载分散到多台机器上，从而减少单台机器的内存使用。

6. 使用更高效的算法：如果数据集非常大，可以尝试使用更高效的算法或模型来减少内存使用。例如，可以尝试使用梯度提升树模型（GBM）代替深度学习模型。

请注意，以上解决方法可能因具体情况而异。根据实际情况选择适合的解决方法，并根据需要进行适当的调整。