1）大模型训练可以用英伟达megatron-lm或megatron-deepspeed、Deepspeed。2）在模型推理过程中，使用FasterTransformer框架，也可以使用deepspeed框架进行加速推理。

NEMO FRAMEWORK提到的底座，私有化如何部署，如何评估企业内需要投入的资源。

NEMO SERVICE如何提供服务给企业应用？如何保障服务响应时效和并发？

NEMO FRAMEWORK由几个工具组成？分别的作用和部署需要的服务器配置？

原本就没有统一的定义吧，也就不存在延伸的问题了，只要参数足够多，那就可以自称为大模型

在银行客户集中度较高的情况下，银行的经营策略通常会朝着集约和精细化的方向发展，以更好地满足高净值客户的需求并提供个性化的服务。LLM（大型语言模型）可以在这个转型过程中提供支持，并通过以下方式进行应用：客户洞察和个性化服务：LLM可以分析大量的客户数据和金融知识，帮助银行...(more)

相对于小模型而言，大模型通常具有以下特征：训练数据量更大：大模型通常使用更大规模的训练数据进行训练。更多的数据可以提供更广泛的信息和多样性，从而帮助模型学习更准确和全面的知识。参数量更多：大模型的参数量通常比小模型更大。更多的参数意味着模型可以存储和表示更多的...(more)

看您所需什么卡了

在大语言模型建设中，GPU加速具有以下几个必要性：计算效率：大语言模型通常需要处理大量的计算任务，包括矩阵运算、向量操作等。GPU（图形处理器）由于其高度并行化的结构，能够同时执行多个计算任务，从而提供比传统的中央处理器（CPU）更高的计算效率。这对于大语言模型的训练和推理过程...(more)

目前比较可行的是通用大模型加专业知识库的模式，专业知识库，他就很适合搞权限管理啊，大模型检索信息的时候，只检索当前用户可以访问到的数据库。