你好 请问 机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EASeas服务从公？

在机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW和PAI-EAS等服务中，如果你将服务从公共资源组切换到专属资源组，且在CPU和内存配置没有变化的情况下，但是响应时间（RT）却有所上涨，可能有以下一些原因：

1. 资源隔离：专属资源组提供了独立的资源环境，可以避免与其他用户共享资源导致的潜在干扰。然而，在某些情况下，这种资源隔离也可能导致性能方面的影响。在专属资源组中，虽然你的服务可以获得更多的资源，但由于与其他用户隔离，可能无法动态调整资源以适应负载波动。

2. 调度策略：专属资源组可能采用不同的调度策略，例如优先级或资源分配算法等，与公共资源组有所不同。这可能导致在相同的资源配置下，服务的处理优先级或资源分配方式发生变化，从而影响了响应时间。

3. 配置问题：确保在切换到专属资源组时，没有发生任何意外的配置更改。检查CPU和内存配置是否确实没有变化，并确认系统和应用程序的其他配置是否与之前保持一致。

4. 网络问题：尽管你提到VPC网络没有问题，但确保在专属资源组中，网络连接和带宽是正常的，并且与公共资源组时保持一致。

你的请求是相同的吗 以及部署服务的资源量都是完全一样的吗，是的，我看您专属资源组买的是6系的机型 公共资源组用的是7系的机型 代差会导致计算能力不同 你专属资源组可以也换成7系的机型再测下，看起来没问题，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”