¿Tienes alguna idea o consejo que pueda acelerar el proceso?
Si tienes muchos núcleos y mucha RAM, puedes ajustar la variable de entorno UNICORN_SIDEKIQS a un número mayor cuando ejecutes ./bin/unicorn (creo que también debería funcionar con ./bin/rails). Lo ideal depende del número de núcleos de CPU, la RAM, la velocidad de la base de datos, etc. Tendrás que experimentar para encontrar el valor óptimo. Puedes buscar más información aquí, pero esta es la idea básica.
Y como vas a empezar de cero de nuevo al realizar la siguiente importación, ahora mismo no importa demasiado. 
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Hola Pfaffman,
“UNICORN_SIDEKIQS” => “0” es el valor predeterminado.
¿Al establecerlo en “UNICORN_SIDEKIQS” => “8” se acelerará Sidekiq?
No estoy muy seguro. ¡Pruébalo y háznoslo saber!
Esto no es el valor predeterminado
Si tu sistema no puede manejarlo, se bloqueará.
Como dijo, depende de la CPU y de todos esos factores.
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“UNICORN_SIDEKIQS” = “0” quiero decir que es el valor predeterminado en Discourse, aunque
No puedo ver eso como predeterminado. ¿Dónde lo estás viendo?
¿Si has establecido esto en cero, podría ser la raíz de tu problema?
Si lo estableces demasiado alto, el sistema operativo podría quedarse sin memoria y comenzará a matar procesos, como indica @IAmGav.
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Lo vi en lib/tasks/qunit.rake
¿Cómo lo configuro?
Eso está deteniendo Sidekiq durante la ejecución de un caso de prueba unitaria. QUnit es un framework de pruebas unitarias para el front-end. No tiene nada que ver con la producción.
Deberías poder configurarlo en app.yml. ¿Ya lo intentaste?
Perdona por preguntar esto. ¿Dónde se encuentra app.yml?
¿Estás ejecutando una instancia de Docker?
lástima que no 
¿debería crear un app.yml?
Estás ejecutando un sitio de desarrollo para tu importación. A menos que quieras empezar de nuevo y volver a ejecutar la importación, no deseas cambiar a la instalación de Docker todavía.
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¿Hay alguna forma de hacer que Sidekiq sea más rápido sin cambiar a Docker todavía? ¡Gracias, Jay!
Debería poder establecer la variable de entorno UNICORN_SIDEKIQS manualmente si no está utilizando Docker. Luego, reinicie Unicorn.
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