当金融行业选择训推一体化架构建设大模型时，需要提前考虑那些方面的因素，通过那些方面进行可行性分析？

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。