pymc - このpymcコードを最適化するにはどうすればよいですか?

Question

pymc3 を使用して単純な Ising モデルで推論を実行したいと思います。

mu = pm.Uniform('mu', lower=0, upper=1, shape=(N,1))
energy = mu.T * W * mu + f.T * mu
logp = pm.Potential('logp', energy)
start = model.test_point
step = pm.NUTS(vars=[mu])
print 'creating NUTS took', time.time() - t0

ただし、最後のpm.NUTSステップは完了するまでに平均 2 分かかり、約 1 ギガバイトのメモリも使用します。これは N=15 の場合なので、かなり小さいモデルです。これを高速化するためのヒントはありますか？2 次情報を簡単に計算できる非常に基本的な操作を既に使用しています。