建立GPU资源池多GPU弹性部署和调度采用虚拟化技术异构算力资源统一管理
在英伟达GPU性能不断剪裁的情况下，金融行业的大模型资源池建设需要综合考虑多个方面，以确保模型的训练和应用能够顺利进行。以下是一些建议：硬件选型与配置 ：多样化GPU选择 ：不要仅依赖于某一品牌或型号的GPU，考虑多品牌、多型号的GPU混合部署，以降低对单一供应商的依赖，并增加系...
大模式如何与原有架构（如数据湖、湖仓一体、数据仓库）相结合，成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估，了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等，有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准，使大...
数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用，主要体现在以下几个方面：首先，数据湖能够作为一个集中式存储平台，汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要，因为大模型通常需要大量的数据进行训练，以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...
大模型在运用传统结构化数据时，可以通过一系列步骤和方法来充分利用这些数据资源，提高模型的性能和应用效果。以下是一些关键步骤和考虑因素：数据准备与预处理 ：数据清洗 ：去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。特征工程 ：根据任务需求，从结构化数据中提取有...
在当前的银行系统中，业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析，利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问，然后由模型返回可执行的SQL查询，从而...
核心是选择性价比高的，存储性能好的，保密性和稳定性兼顾的分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Lustre等）或基于对象存储的文件系统（如Ceph）都是一些优秀的文件系统选泽物理磁盘存储介质：当前固态盘的存储介质具有更低的访问延迟和更高的读写速度，价格也相对适中，可选择金士顿，华为等厂...
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. 技术选型与实现：根据业务需求和资源限制，评...
在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...
