大模型的训练和推理需要强大的计算资源和高性能的基础设施。金融行业可能需要投资于强大的服务器、存储系统和网络基础设施,以满足大模型的计算需求。此外,还需要考虑到可扩展性和高可用性,以支持模型的训练和实时推理。
如何构建可扩展且高可用的基础设施,以满足大模型的计算和实时推理需求?
针对大模型的计算和实时推理需求,建议银行行业采用以下策略:
综上所述,银行行业可以采用云计算服务、分布式计算框架、GPU加速、容器化技术和负载均衡技术等策略来构建可扩展且高可用的基础设施,以满足大模型的计算和实时推理需求。