拥抱大模型趋势下，传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升哪些核心技能以及提升路径建议探讨？

在大数据和人工智能技术不断发展的当下，传统金融企业的IT基础架构关键岗位人员，如存储、数据库、计算以及网络等领域的专业人士，在大模型微调项目的实施过程中，面临着提升个人技能的需求，以便更好地适应和引领大模型技术趋势。为此，以下是几项核心技能及其提升路径的建议：

1. 数据分析技能 ：掌握数据处理和分析的技术，能够有效地理解和挖掘数据中的价值，是推动大模型项目成功实施的基础。建议通过在线课程、专业书籍学习，或参与相关项目实践，增强数据分析能力。
2. 云计算技能 ：了解并掌握云平台的使用和管理，对于部署和维护大模型至关重要。可以通过参加云服务提供商的认证培训，如AWS、Azure、Google Cloud等，来提升云计算相关知识和技能。
3. 网络安全知识 ：随着大模型的应用，数据安全和隐私保护变得更加重要。增强网络安全意识和技能，学习最新的安全技术和策略，通过参加网络安全认证课程或研讨会来实现。
4. 自动化运维工具 ：掌握自动化运维工具，如Ansible、Terraform等，可以提高大模型项目部署和维护的效率。通过官方文档学习、参与社区交流或实际操作项目来提升自动化运维能力。
   通过系统地参加行业培训、认证课程以及积极参与相关项目实践，IT基础架构的专业人员可以有效提升上述核心技能，更好地拥抱和应对大模型技术的趋势，为企业的数字化转型和技术升级贡献力量。