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：

1. 采用云计算服务：云计算服务提供了高性能的计算资源和存储系统，可以满足大模型的计算需求。同时，云计算服务还提供了可扩展性和高可用性，可以支持模型的训练和实时推理。
2. 使用分布式计算框架：分布式计算框架可以将计算任务分配到多个计算节点上进行并行计算，提高计算效率。常用的分布式计算框架包括Apache Hadoop、Apache Spark等。
3. 采用GPU加速：GPU加速可以提高模型训练和推理的速度。银行行业可以采用GPU服务器或者云计算服务提供的GPU实例来加速模型的计算。
4. 使用容器化技术：容器化技术可以将应用程序和依赖项打包成容器，方便部署和管理。银行行业可以采用容器化技术来部署大模型和相关应用程序，提高可扩展性和高可用性。
5. 采用负载均衡技术：负载均衡技术可以将请求分配到多个计算节点上进行处理，提高系统的可用性和性能。银行行业可以采用负载均衡技术来实现模型的实时推理。

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。