在银行行业中，引入大模型能力可以帮助银行更好地进行风险控制、客户画像、营销推荐等方面的工作，提高业务效率和客户满意度。而构建私有化部署过程中，考虑同步引入智能体管理平台也是有必要的。智能体管理平台可以帮助银行更好地管理和监控大模型的运行情况，包括模型的训练、...(more)

在大模型训练过程中，保障存储稳定性是至关重要的。以下是几个关键步骤和策略，有助于确保存储系统的稳定性和可靠性：选择合适的存储解决方案 ：根据模型训练的数据量、计算需求和性能要求，选择合适的存储解决方案。这可能包括分布式文件系统（如HDFS）、对象存储或高性能的本地存储...(more)

大模型的训练和推理需要强大的计算资源和高性能的基础设施。金融行业可能需要投资于强大的服务器、存储系统和网络基础设施，以满足大模型的计算需求。还需要考虑到可扩展性和高可用性，以支持模型的训练和实时推理。因此，金融行业在自建大模型基础环境时需要重点关注那些方面...(more)

关系大概的部署费用级别，落地部署点资源占用情况，大模型落地后本地需要准备什么行业数据，如何存储。 另外关心应用场景

大模型应用中，因行业数据不足，如何解决行业数据搜索、标注问题，如何对接企业知识库？

最终的效果要和实际应用场景匹配。评估匹配也是通过原有的客服指标与算法的对应