どうしてもソルバーで実施したいのであれば、説明変数は標準化してください。少なくとも、分散や単位の違いによる数値的不安定性は回避する必要があります。
ただし、そもそも今回の分析内容とデータ規模をソルバーで処理すること自体は推奨されません。
ソルバーは最適化の考え方を体験するための入門的なツールであり、ロジスティック回帰のように「再現性があること」「数値的に安定した推定ができること」を求める分析には適していないためです。
ロジスティック回帰を行いたいという前提があり、かつ数値が不安定になる原因を自身で切り分けられない場合、ソルバーのような汎用的な最適化ツールを用いることは適切ではありません。
本格的な統計分析を行うのであれば、Python や R など、統計解析を前提として設計された環境を用いた方が、より妥当で再現性のある結果を得ることができます。
また、そのようなツールに触れることは、今後の分析業務においても有益になるかと思います。ソルバーはあくまでも、「理屈を理解して限定的に使う」か、「理屈を学ぶ前の体験的なツールとして使う」かに留めることをオススメします。