机器学习PAI我们这边有个pai-eas服务rt尖刺很大，但是cpu和内存很低 帮忙看下什么情况吗？

从你提供的信息来看，PAI-EAS服务的RT（响应时间）尖刺很大，但是CPU和内存使用率很低。这可能表明该服务的处理能力不足，导致服务处理请求的速度较慢。建议您可以从以下几个方面进行排查：

1. 检查PAI-EAS服务的负载情况。如果负载较低，可能是因为服务的处理能力不足。您可以尝试增加服务的处理能力，例如增加服务的CPU和内存资源。
2. 检查PAI-EAS服务的代码。如果服务的代码存在问题，可能会导致服务处理请求的速度较慢。您可以尝试优化服务的代码，以提高服务的处理能力。
3. 检查PAI-EAS服务的网络环境。如果服务的网络环境存在问题，可能会导致服务处理请求的速度较慢。您可以尝试优化服务的网络环境，以提高服务的处理能力。
4. 检查PAI-EAS服务的硬件设备。如果服务的硬件设备存在问题，可能会导致服务处理请求的速度较慢。您可以尝试更换服务的硬件设备，以提高服务的处理能力。

如果你的PAI-EAS服务的RT（响应时间）很高，但CPU和内存的使用率却很低，可能有以下几种可能：

1. 网络问题：可能是网络延迟或者网络不稳定导致的。

2. 任务调度问题：可能是任务调度器的工作负载过大，导致任务的响应时间过长。

3. 硬件问题：可能是服务器硬件出现问题，如硬盘IO瓶颈等。

4. 软件问题：可能是PAI-EAS服务本身存在问题，如代码bug、配置问题等。

建议你检查一下网络状况，优化一下任务调度策略，检查一下服务器的硬件状态，以及检查一下PAI-EAS服务的代码和配置。

EAS的RT监控，你可以就理解为一个Nginx类似的网关的监控，记录一个请求从发给到容器的模型服务，到模型服务返回结果的时间。
这里的RT主要取决于你们的模型服务本身，包括模型，以及相关的业务代码。，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”