需要提前考虑以下因素进行可行性分析:1. 数据质量与安全性:金融行业对数据质量和安全性有很高的要求。在选择训推一体化架构时,需要评估数据清洗、去重、脱敏和加密等方面的需求,确保数据完整、准确和安全。2...
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: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。合规与风险 :金融行业的监管要...
相同之处:1、存储容量:无论是传统业务还是大模型,都需要一定规模的存储容量来存储数据。2、读取性能:在许多应用中,快速的数据读取速度是必要的,无论是传统业务还是大模型。3、数据一致性和完整性需求:无论是传统业务还是大...
相同之处:数据量大:大模型和传统业务场景都需要处理大量数据,因此双方对于数据存储资源的需求量都很大。安全性:数据安全性对于大模型和传统业务场景都是重要关注点,尤其涉及内部私有数据和敏感数据。不同之处:存储方式:大模...
大模型对数据存储资源的需求与传统业务场景相比,既有相同之处也有不同之处。相同之处在于,无论是大模型还是传统业务场景,都需要数据存储资源来存储和管理数据。数据存储资源需要具备可靠性、可用性和扩展性等特点,以确保...
相同之处:1. 数据存储需求量大:无论是传统业务场景还是大模型场景,都需要大规模存储数据,以满足业务需求。2. 数据安全性要求高:对于任何业务场景,数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型...
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