【议题说明】近年来，随着人工智能技术发展，大模型已在各行业广泛应用。对金融行业来说，采用训推一体化架构建设大模型同样备受关注。金融行业在构建大规模模型时选择训练推理一体化架构需要提前考虑许多关键因素。本议题将探讨这些因素，并通过众多行业用户参与的观点交流和知识贡献，共同分析可行性和讨论大模型应用的考量因素与趋势场景，这将对金融机构选择最佳架构提供有益参考。【议题主持人】朱向东 中原银行 高级工程师：训推一体机架构环境准备简单，自带数据采集工具、数据清洗、推理框架等，能快速支撑AI应用上线。本次研讨以“当金融行业选择训推一体化架构建设大模型时，需要提前考虑哪些方面的因素，通过哪方面进行可行性分析”为议题，旨在交流学习各方面专家对这个问题的看法。
“当企业选择训推一体化架构建设大模型时，适合的应用场景有哪些？”社区企业用户投票结果和共识分析如下。
根据社区投票结果，对企业选择训推一体化架构建设大模型适合的应用场景的解读分析如下：参与用户来自企业：中国邮政储蓄银行、中国银行、兴业数金、自贡银行、温州银行、福建农信、招商证券、湖北农信、昆仑银行、广发银行、浙商银行、民生银行、兴业银行、浙江农信、山东农信、中信银行、威海市商业银行、秦皇岛银行、昆仑银行、国泰君安证券、中天国富证券、浙商证券、上交所技术、英大基金、安信期货、东海期货、海港人寿、北大方正人寿、海港人寿、利安人寿、赛轮集团、哈银消金、山东移动、暨南大学附属第一医院1.问答系统（19.4%）：大模型在问答系统中可以帮助实现更智能和准确的问题回答。通过训练大型语言模型，可以提供更具上下文理解和知识广度的问答能力。
2.智能客服（18.3%）：大模型在智能客服领域可以应用于自动问答、语义理解和对话生成等任务。这可以提升客户服务的质量和效率。
3.自然语言处理（16.1%）：大模型在自然语言处理领域具有广泛的应用。它可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务，并提供更高水平的语义理解和文本处理能力。
4.机器翻译（11.3%）：机器翻译是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的技术。使用大模型进行机器翻译可以提升翻译质量和准确性，特别是针对复杂的语言和语义结构。
5.智能开发（8.6%）：大模型可以用于辅助软件开发过程，例如代码自动补全、错误检测和文档生成。这可以提高开发者的工作效率和代码质量。
6.图像处理（6.5%）：大模型在图像处理领域可以应用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。通过训练大规模图像模型，可以提高图像处理的准确性和鲁棒性。
7.推荐系统（5.4%）：训推一体化架构中的大模型可以用于推荐系统，通过分析用户的行为和兴趣，提供个性化的推荐内容，改善用户体验和提高转化率。
8.智能办公（4%）：大模型可以在办公场景中应用，例如自动文档摘要、信息提取和智能搜索等任务。这可以提升办公效率和信息管理能力。
9.语音识别和语音合成（3.2%）：大模型在语音识别和语音合成领域可以提供更精准和自然的语音处理能力。这对于语音助手、语音交互系统和语音生成应用非常有用。
10.智能营销（4.3%）：大模型可以用于智能营销应用，例如广告投放和个性化营销。通过分析用户行为和数据，大模型可以提供更精准和定制的营销策略。
11.智能投研（2.2%）：大模型可以在金融领域应用于智能投研，例如量化交易和投资决策。通过训练大规模金融模型，可以提供更准确的市场预测和投资建议。
12.智能投顾（1.1%）：大模型可以用于智能投顾应用，通过分析客户的投资偏好和风险承受能力，提供个性化的投资组合建议和财务规划。
根据投票结果，问答系统、自然语言处理、智能客服和机器翻译是最受欢迎的应用场景，这与大模型在语言理解和处理方面的强大能力相符。这些应用场景都需要对自然语言进行深入理解和处理，并能够提供准确的回答、翻译或交互。此外，推荐系统、图像处理和智能营销也是适合使用大模型的领域，可以通过分析大量数据来提供个性化和精准的推荐、图像识别和广告投放。
需要注意的是，虽然投票结果显示了各个应用场景的偏好程度，但最终的适用性还取决于具体的业务需求和实施情况。不同企业可能有不同的重点和目标，因此在决定使用大模型进行训推一体化架构建设时，还需要综合考虑业务需求、数据可用性、技术实施和资源投入等因素。训推一化架构是大模型应用落地的一种架构路线，需要评估是否与企业需求匹配。
是否采用训推一体化架构，需要提前考虑以下因素进行可行性分析：
1.数据质量与安全性：金融行业对数据质量和安全性有很高的要求。在选择训推一体化架构时，需要评估数据清洗、去重、脱敏和加密等方面的需求，确保数据完整、准确和安全。
2.技术选型与实现：根据业务需求和资源限制，评估不同的训推一体化架构的技术选型。分析技术实现的难易程度、成本效益、可扩展性和兼容性等方面，以确保所选架构的可行性和适用性。
3.计算资源与性能要求：金融大模型训练和推理需要高性能的计算资源。评估所需的计算能力、存储容量和网络传输带宽，以满足训推一体化架构的性能要求。
4.数据隐私与合规性：金融行业受到严格的隐私保护和合规性法规的约束。评估训推一体化架构在数据隐私保护、合规性和风险管理等方面的表现，确保符合相关法规要求。
5.团队能力与培训：实施训推一体化架构需要具备相应的技术和业务能力。评估团队成员的技能水平、培训需求和人才储备，以确保团队具备足够的资源和能力来支持架构的实施和运营。
6.生态系统与合作伙伴：金融大模型的训练和推理可能需要与第三方生态系统集成。评估是否有合适的合作伙伴、工具和框架，以满足生态系统需求。
7.风险管理与应对策略：训推一体化架构可能面临各种风险和挑战。制定风险管理计划，包括风险识别、评估、监控和应对策略，以降低潜在风险对架构实施的影响。
8.成本效益分析：进行详细的成本效益分析，评估训推一体化架构的建设、运营和维护成本，以及预期的收益和投资回报率。确保所选架构在经济上是可行的。
9.技术成熟度与市场趋势：了解当前训推一体化架构的技术成熟度和市场趋势，评估所选架构的成熟度和未来发展前景。快速加载和训练大模型涉及到多种策略和技术的综合运用。从选择合适的硬件环境到采用先进的并行化技术和存储技术，每一步都可以根据具体的模型和数据特性进行细致的优化。
选择训推一体化架构建设大模型时，需要仔细评估计算资源、数据隐私与合规、模型解释性以及与业务场景的匹配度等因素。
金融行业选择采用训练与推理一体化架构构建大型模型时，需要提前考虑以下几个方面进行可行性分析：
1.计算资源和成本：大型语言模型的训练和推理通常需要大量计算资源，尤其是GPU资源。在建设大型模型时，需要充分考虑计算资源的可用性和成本，以确保模型的有效开发和部署。
2.数据隐私和合规：金融行业涉及大量敏感数据，因此在构建大型模型时必须重视数据隐私保护和合规性。遵守数据隐私法律和行业规定对于维护信任和合法性至关重要。
3.模型解释性：金融行业对模型解释性要求较高，因此需要考虑模型构建过程的解释性。确保模型的决策能够清晰易懂地解释，对于赢得利益相关者的信任和接受至关重要。
4.与业务场景匹配：必须评估大型模型开发与金融业务场景之间的匹配度。了解模型在实际场景中的应用方式，确保其符合业务需求，对于成功将大型模型整合到现有业务运作中至关重要。
综上所述，通过仔细评估计算资源、数据隐私与合规、模型解释性以及与业务场景的匹配度等因素，金融行业在采用训练与推理一体化架构构建大型模型时可以进行全面的可行性分析。训推一体化架构易部署、上线快。金融行业可以选择最适合自己需求和条件的训推一体化架构。
当金融行业选择训推一体化架构时，需要提前考虑多个方面的因素，并通过多方面进行可行性分析。1.技术因素：首先要评估的是技术基础设施是否支持大模型的训练和部署，包括是否有足够的算力、存储和网络资源。此外，还需要考虑数据的可获取性、质量和安全性，以及是否符合相关的法律和伦理标准。2.业务因素：其次是业务层面的考量，包括大模型是否能够解决具体的业务问题，如何与现有的业务流程和技术栈集成，以及预计能够带来的业务价值和ROI。3.经济因素：经济因素也是不可忽视的一环，包括初期投资和持续的运营成本，以及如何通过商业模式来回收成本和实现盈利。当前GPU逐渐水涨船高的情况下，需要探索低成本的高效模型训练和使用方式。4.组织因素：组织的准备情况也是一个重要因素，包括是否有合适的团队来开发和维护大模型，员工是否有必要的技能和培训，以及如何激励组织内外的创新和协作。5.安全与合规因素：在金融行业中，数据安全和合规性是至关重要的。因此，在部署大模型之前，必须确保模型能够满足严格的安全标准和行业规范。6.可扩展性与灵活性因素：随着业务的发展，模型可能需要扩展或更新。因此，选择一个具有良好可扩展性和灵活性的架构是非常重要的。7.维护与更新因素：大模型不是一个一次性的投资，而是需要持续的维护和更新。因此，在初期就需要考虑到长期的维护策略和更新计划。通过这些方面的深入分析和评估，金融行业可以选择最适合自己需求和条件的训推一体化架构，以成功建设和部署大模型。
经过社区行业用户代表和大模型课题组多位专家的深入分析，取得的共识如下：在建设金融大模型时需要根据企业自身的具体情况，提前考虑如下方面的关键因素。1、数据可得性：金融行业的大数据训练对于AI模型的准确性至关重要。因此，需要考虑数据源的可靠性、丰富度以及数据质量和处理能力。2、合规与风险：金融行业的监管要求较高，因此在训练和使用AI模型时需要考虑是否符合相关法律法规，并采取措施应对潜在的合规风险。3、计算资源：训练大模型需要强大的计算资源，包括高性能服务器、存储设备等。在建设过程中，需要评估投资成本和运营成本。4、技术成熟度：训推一体化架构和大模型训练技术是否在金融行业得到广泛应用，并且是否有可借鉴的成功案例。5、人才储备：训练和使用大模型需要专业的数据科学家、AI工程师和技术支持团队。因此，需要评估是否有足够的人才储备来支持项目的实施和运营。6、业务应用场景：明确AI模型的应用场景，并考虑如何将其整合到金融业务流程中，以实现业务价值。7、数据隐私和合规：在建设大模型时，需要考虑金融行业涉及的敏感数据的隐私保护和合规性。8、模型解释性：考虑建立大模型的过程中，如何提高模型的解释性，以满足金融行业对模型解释性的要求。9、业务场景匹配：评估大模型建设与业务场景的匹配度，确保模型能够适应金融行业的实际需求。10、多样化算力：考虑采用多样化的算力架构，避免对某一家算力厂商过度依赖，从而降低潜在风险。11、虚拟化：实现资源弹性扩展、提高资源利用率，并简化管理。12、训推一体：在训练和推理过程中，需要注意性能和数量的平衡，确保训练过程的高效性和推理过程的扩展性。这可能需要通过虚拟化基础设施和动态调度来实现。13、训推过程管理：训练过程通常涉及多次迭代和数据、检查点等关键元素，因此需要提前储备相应的基础设施和管理机制。14、国产化选择：在建设大模型时，需要考虑国产化产品和国外产品以及技术壁垒限制等因素，因此，需要提前考虑信创相关因素。综合以上方面的考量因素，可以为金融行业选择训推一体化架构建设大模型提供决策依据，并帮助确保项目的成功实施和运营。金融行业选择训推一体化架构建设大模型的可行性评估时，需要综合考虑多个关键因素。1、技术可行性：评估当前技术发展趋势和行业应用案例，以判断在金融行业采用训推一体化架构建设大模型的可行性。2、经济可行性：对投资成本、运营成本和收益进行评估，以判断该项目在经济上是否可行。3、合规可行性：评估法律法规和监管要求，以判断在合规方面是否可行。4、风险可控性：预测和评估可能出现的风险，并判断这些风险是否在可控范围内。5、数据质量与安全性：金融行业对数据质量和安全性有高要求。在选择训推一体化架构时，需要评估数据清洗、去重、脱敏和加密等需求，确保数据的完整性、准确性和安全性。6、技术选型与实现：根据业务需求和资源限制，评估不同训推一体化架构的技术选型。分析技术实现的难易程度、成本效益、可扩展性和兼容性等方面，确保所选架构的可行性和适用性。7、计算资源与性能要求：金融大模型的训练和推理需要高性能的计算资源。评估所需的计算能力、存储容量和网络传输带宽，以满足训推一体化架构的性能要求。8、数据隐私与合规性：金融行业受到严格的数据隐私保护和合规性法规的约束。评估训推一体化架构在数据隐私保护、合规性和风险管理等方面的表现，确保符合相关法规要求。9、团队能力与培训：实施训推一体化架构需要具备相应的技术和业务能力。评估团队成员的技能水平、培训需求和人才储备，以确保团队具备足够的资源和能力来支持架构的实施和运营。10、生态系统与合作伙伴：金融大模型的训练和推理可能需要与第三方生态系统集成。评估是否存在适合的合作伙伴、工具和框架，以满足生态系统需求。11、风险管理与应对策略：训推一体化架构可能面临各种风险和挑战。制定风险管理计划，包括风险识别、评估、监控和应对策略，以降低潜在风险对架构实施的影响。12、成本效益分析：进行详细的成本效益分析，评估训推一体化架构的建设、运营和维护成本，以及预期的收益和投资回报率。确保所选架构在经济上是可行的。综合评估金融行业选择训推一体化架构建设大模型的可行性，可以为项目的决策提供全面的依据。在确保技术、经济、合规、风险、数据质量与安全等方面的可行性的基础上，进一步考虑团队能力、生态系统、风险管理和成本效益，将有助于实现训推一体化架构的成功应用。金融行业在选择训推一体化架构建设大模型时，需要综合考虑数据可用性和质量、计算资源和性能、模型设计和复杂性、团队技能和培训、风险和合规性等关键因素。通过社区用户群体交流和专家贡献的观点，我们深入分析和评估这些因素，并提供有关训推一体化架构在大模型应用落地过程中的趋势场景的见解。结合社区针对适合应用场景的投票交流，通过分类各类场景特点，进一步丰富了大模型在金融领域可能应用的思路。最终形成了考量因素方面和可行性分析方面的总结性论述，对架构选择提供较为全面的指导。为金融机构提供了选择大模型架构的重要参考，对促进人工智能在金融领域的发展也具有很好的借鉴意义。本文来自社区同行共识探讨，并形成文章首发于《迈向YB数据时代》第8期。扫一扫，识别二维码去社区立即兑换纸质版→关于【大模型行业应用落地系列】-- 社区以帮助行业企业用户获得大模型助手、针对大模型应用落地建立系统性认知为目的，从大模型项目落地顶层战略设计、大模型应用场景、大模型高质量语料获取、面向大模型的数据平台搭建、大模型数据生命周期存储管理、推理集群和训练集群难点、企业AI大模型人才培养等方面，由已经实验践行的技术领导者们牵引，展开多个部分的主题讨论，并在同行中取得共识，希望最终为更多的行业企业大模型应用落地提供一定的决策参考。欢迎关注！我们还有【大模型行业应用入门系列】正在连载中，欢迎关注公众号阅读。
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