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？

当金融行业考虑采用训推一体化架构建设大模型时，需要提前考虑以下因素：

1. 数据可得性 ：金融行业的大数据训练是AI模型准确性的关键，因此需要考虑数据源的可靠性、丰富度以及数据质量和处理能力。
2. 合规与风险 ：金融行业的监管要求高，需要考虑AI模型的训练和使用是否符合相关法律法规，以及如何应对潜在的合规风险。
3. 计算资源 ：训练大模型需要强大的计算资源，包括高性能计算机、大规模存储以及云计算平台等，需要考虑这些资源的投资成本和运营成本。
4. 技术成熟度 ：训推一体化架构以及大模型的训练技术在业界是否成熟，是否有可借鉴的成功案例。
5. 人才储备 ：训练和使用大模型需要专业的数据科学家、AI工程师和技术支持团队，需要考虑是否有足够的人才储备。
6. 业务应用场景 ：需要明确AI模型的应用场景，以及如何将AI模型整合到业务流程中，实现业务价值。
   通过以下方面进行可行性分析：
7. 技术可行性 ：评估当前的技术发展趋势和行业应用案例，判断采用训推一体化架构建设大模型是否可行。
8. 经济可行性 ：对投资成本、运营成本和收益进行评估，判断项目在经济上是否可行。
9. 合规可行性 ：对法律法规、监管要求进行评估，判断在合规方面是否可行。
10. 风险可控性 ：对可能出现的风险进行预测和评估，判断风险是否在可控范围内。
    通过以上分析，可以初步判断金融行业选择训推一体化架构建设大模型是否可行，为项目的决策提供依据。

1、多样化算力，目前算力架构还比较“烟囱”，如果被某一个算力厂商绑死，存在潜在风险
2、虚拟化，云化算力的好处不只是提供了云上管理的简单实现，也能为算力充分复用提供前提。
3、训推一体，性能要以训为主，数量要以推为主，这种结构实际上是存在失衡错配的。可能需要通过虚拟化基础上的动态调度实现。
4、训推过程不是一个一致性流水线，训练可能需要大量迭代，里面涉及到的核心是数据和检查点等，需要进行配套基础设施和管理机制的提前储备。

一定要考虑信创。