Python環境下でCPLEXの高速化を図りたい

Question

前提・実現したいこと

Python環境下で､CPLEXを用いて大規模な最適化計算の問題を解こうとしています。
下記のコードのように､forループを用いて制約条件を追加しているのですが､
変数の数が多くなると制約条件の読み込みに時間がかかりすぎてしまいます。
読み込みを高速化できないでしょうか？

該当のソースコード

for i in range(M):
   for j in range(N):
      if j<N2:
         model.add_constaints(model.sum(A[k,i]*[j,k] for k in range(L) == 0,'Const'+str(i)+'_'+str(j))
      else:
         model.add_constaints(model.sum(A[k,i]*[j,k] for k in range(L) == -1,'Const'+str(i)+'_'+str(j))

試したこと

該当の箇所を関数化しNumbaを適用してみましたが､CPLEXの演算は対象外のようで
エラーとなりました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Windows10､Python 3.8，CPLEX20.0の環境です。