资源消耗 1.7
开始使用
Drylab 跟踪您在三个类别中的资源消耗：
代币 | AI 模型使用情况（聊天、代码生成、分析） |
计算 | 作业消耗的 CPU/GPU 处理能力 |
存储 | 您的文件使用的 Vault 存储空间 |
1. 代币
它是什么：衡量您的 AI 处理请求和响应所消耗的单位。您发送的每条消息、生成的每个代码单元格、解释的每个数据库查询都会消耗代币。
什么消耗代币：
向 AI 助手发送请求
生成或编辑代码单元格
AI 规划和多步骤分析
阅读和解析大型文件或笔记本
文献搜索和研究查询
高效使用代币的技巧：
在请求中做到具体且简洁——模糊的请求需要更多的往返
避免让 AI 不必要地重新阅读大型文件
对于简单任务使用默认分析模式（比高级模式使用更少的代币）
将大型分析分解为重点步骤，而不是一个巨大的请求
2. 计算
它是什么：运行作业时消耗的处理能力——在主动计算时消耗的 CPU 周期、GPU 时间和内存使用。
什么消耗计算：
运行加速工具（蛋白质折叠、对接、对齐）
执行 Nextflow 管道（RNA-seq，变异调用）
繁重的笔记本计算（大型矩阵操作，机器学习训练）
提交至云批处理系统的并行作业
计算的衡量方式：
作业持续时间（任务运行时间）
使用的实例类型（GPU 成本高于 CPU）
并行作业的数量
默认分析 | 适用于日常分析但更具成本效益 | 400-1200 代币积分 |
|---|---|---|
高级分析 | 更长，适用于发现任务的智能分析 | 50-200 代币积分 |
研究 | 文献综述和研究综合 | 100-200 代币积分 |
减少计算的技巧：
在运行完整作业之前测试小型数据子集
选择最小的足够的机器实例
及早取消明显失败的作业
3. 存储
它是什么：您的文件在 Vault 中占用的磁盘空间（/home/user/user_data/）。
什么消耗存储：
原始数据文件（FASTQ，BAM，H5AD）
管道输出（对齐文件、计数矩阵）
保存的图形和结果表
笔记本和脚本
管理存储的技巧：
在管道完成后删除中间文件（例如，QC 后的原始 BAM 文件）
压缩大文件：使用
.fastq.gz代替.fastq移除重复或未使用的数据集
仅在 Vault 中保留最终结果；将中间工作使用临时工作区