ChatGPT 回答
- 大模型部署费用级别
大模型部署费用的级别因具体情况而异，包括模型规模、数据量、算法复杂度、硬件配置等因素。一般来说，大模型部署费用较高，需要投入大量的人力、物力和财力。根据不同的需求，可以选择云端部署或私有化部署。 - 落地部署点资源占用情况
大模型的落地部署需要占用一定的资源，包括计算资源、存储资源、网络资源等。具体资源占用情况取决于模型规模、数据量、算法复杂度等因素。一般来说，大模型的部署需要较高的计算能力和存储能力，同时需要保证网络带宽的稳定和高速。 - 大模型落地后本地需要准备什么行业数据，如何存储
大模型落地后需要准备相应的行业数据，包括证券市场数据、经济数据、政策数据等。这些数据需要进行清洗、预处理和标准化，以便于模型的训练和应用。同时，需要选择合适的存储方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。 - 应用场景
证券行业的应用场景包括股票预测、投资组合优化、风险管理等。大模型可以通过深度学习、强化学习等算法，对证券市场进行分析和预测，提高投资决策的准确性和效率。同时，大模型还可以通过对大量历史数据的分析，提高风险管理的能力，减少投资风险。
