Memoria disponible limitada — Estrategia out-of-core recomendada
Solo 3.81 GB disponibles de 16 GB totales (76.2% en uso). Para un dataset de 85GB, es CRITICO usar procesamiento fuera de memoria con Dask/Zarr. No cargar el dataset completo en RAM.
Recursos detectados
CPU
8
nucleos logicos · arm64
ArquitecturaApple M3 · 4056 MHz
RAM
3.81 GB
disponibles de 16 GB totales
Uso actual76.2% ocupada
Disco
33.59 GB
disponibles de 460.43 GB totales
Uso actual91.9% ocupado
GPU
1
Apple M3 · 10 GPU cores
✓ Metal
Memoria unificada activa
Especificaciones del sistema
CPU — Procesador
ModeloApple M3
Arquitecturaarm64
Nucleos fisicos8
Nucleos logicos8
Frecuencia max4056 MHz
Frecuencia actual4056 MHz
Memoria — RAM
Total16.0 GB
Disponible3.81 GB
En uso6.44 GB (76.2%)
Swap total8.0 GB
Swap disponible1.21 GB
Estado⚠ CONSTRAINED
GPU — Aceleracion
ChipsetApple M3
TipoApple Silicon
BackendMetal
Nucleos GPU10 cores
Mem. unificadaSi (comparte RAM)
NVIDIA / AMDNo detectadas
Recomendaciones estrategicas computacionales
Procesamiento Paralelo
● HIGH PARALLELISM
Con 8 nucleos logicos disponibles, se recomienda paralelismo alto. Workers optimos: 6 workers (cores - 2 para reservar al SO). Ideal para preprocesar el dataset de 200K imagenes en paralelo con joblib o Dask.
joblib
multiprocessing
dask
W1
W2
W3
W4
W5
W6
SO
SO
Aceleracion GPU
● DISPONIBLE — Metal Backend
Apple M3 con Metal detectado. Para el fine-tuning de ResNet-50, usar PyTorch con backend MPS. La memoria unificada permite que GPU y CPU compartan los 16GB de RAM, optimizando el batch size durante entrenamiento.
pytorch-mps
tensorflow-metal
jax-metal
import torch
device = torch.device('mps') # Metal GPU
model = ResNet50().to(device)
# Batch size recomendado: 32-64 (mem. constrained)
Estrategia de Memoria
● MEMORY CONSTRAINED
Solo 3.81 GB disponibles. El dataset de 85GB NO puede cargarse en memoria. Es OBLIGATORIO usar procesamiento fuera de memoria. Usar Dask para lecturas en chunks o Zarr para datos tensoriales. Batch size maximo recomendado: 32 imagenes/batch.
zarr
dask
h5py
import dask.array as da
# Chunking recomendado para 85GB dataset
ds = da.from_zarr('dataset.zarr',
chunks=(32, 3, 224, 224))
Almacenamiento & Datos Grandes
● MODERATE DISK
33.59 GB libres con disco al 91.9% de capacidad. Espacio justo para el dataset de 85GB: se necesitara almacenamiento externo o limpieza previa. Para checkpoints del modelo ResNet-50 (~100MB c/u), usar formato Parquet/Zarr y rotar checkpoints periodicamente.
zarr
h5py
parquet
# Espacio disponible: 33.59 GB
# Dataset: 85GB → necesita disco externo
# Checkpoints: ~100MB x epoch
# Estrategia: guardar solo top-3 checkpoints
Output JSON generado — .claude_resources.json
{
"timestamp": "2026-06-15T22:42:20.323464",
"os": { "system": "Darwin", "release": "25.3.0", "machine": "arm64" },
"cpu": {
"physical_cores": 8, "logical_cores": 8,
"max_frequency_mhz": 4056, "architecture": "arm64"
},
"memory": {
"total_gb": 16.0, "available_gb": 3.81, "percent_used": 76.2
},
"gpu": {
"apple_silicon": { "name": "Apple M3", "backend": "Metal", "unified_memory": true },
"available_backends": ["Metal"]
},
"recommendations": {
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"memory_strategy": { "strategy": "memory_constrained", "libraries": ["zarr","dask","h5py"] },
"gpu_acceleration": { "available": true, "backends": ["Metal"] },
"large_data_handling": { "strategy": "moderate_disk" }
}
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