GPU虚拟化和共享需求迫在眉睫，PCIe直通、SR-IOV、MPT等方案可实现GPU设备虚拟化，vGPU、MIG、MPS、rCUDA等方案可实现GPU虚拟化和共享，MIG支持裸机和容器，GPU算力池化可解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题，算力隔离、故障隔离是关键，API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对...(more)

本文探讨了如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目，需要综合考虑多个方面，包括明确目标和需求、全面资源评估、动态资源调配、强化项目管理能力和持续优化改进等。同时，建议从企业战略高度和实施两个方向考虑项目的投入和产出，采取模型压缩与优化、减少开发成本、合作...(more)

GPT是一种预训练语言模型，可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法，使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题，但通过增加应用层级的网络和有监督微调，可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)

BERT是一种预训练语言模型，可用于多种NLP任务，包括文本蕴含、文本匹配、问答选择等。其训练数据经过Mask和拼接，主要分为input embedding、BERT模型和下游任务三个部分。

金融行业应用大模型需加强数据安全保护，采用访问控制、数据脱敏、数据加密等措施，建立明确的数据隐私和安全政策，选择可信的供应商，防止数据滥用和泄露。

本文讨论了大模型在信用评估、欺诈检测和客户服务场景中的微调策略，共同点包括数据处理和微调、使用预训练模型、针对特定任务进行微调；差异点包括学习方式、核心目标、数据特性、模型输出和评估框架。在微调过程中需要平衡保证泛化能力和满足特定业务需求，可以采取引入领域...(more)

RAG技术融合外部知识源，提高生成式人工智能模型的准确性和可靠性，工作流程包括文档检索、提示构建与增强和LLM响应生成，但仍需攻克知识库构建、检索算法、提示工程、解释技术、隐私与安全、系统效率等挑战。...(more)

本文探讨了银行数据基础设施建设面临的挑战及大模型在银行应用中的挑战，提出了大模型时代银行数据基础设施建设思路，分析了大模型应用对银行的意义。建议银行加强科技规划与战略布局，利用新技术手段加速构建数据基础设施，加强风险管控和信息保护，为数字化转型提供坚实基础。...(more)

金融行业大模型技术应用广泛，包括智能客服、风险管理、市场分析、个性化服务、自动化流程和智能化投资决策。未来，金融行业将迎来由AI驱动的新阶段，AIAgent全面推广，金融AI安全建设和大模型AI基础设施平台化等趋势。...(more)

本文旨在对向量数据库的运维进行深入分析，并与传统数据库进行对比，以揭示其在运维方面的差异性。通过详细探讨向量数据库与传统数据库在数据模型、存储结构、查询处理、索引技术等方面的差异，方便理解向量数据库的特点和优势。通过提供一些最佳实践和运维设计策略，帮助运维团...(more)