3同行回答
在内网中搭建大模型环境，首先需要考虑硬件设备。大模型需要大量的存储空间和高性能的计算设备，因此在配置硬件时，需要充分考虑这些需求。
其次，对于镜像方式的使用，如果选择在局域网内配置http镜像源，可以优先选择一个可靠的镜像站点，确保网络通畅，方便后续操作。同时，也可以考虑采用私有化解决方案进行数据保护，如蒲公英科技推出的通鉴大模型，采用纯内网部署方式。这种方式不仅保证了数据的敏感性，同时也能提供优秀的AI处理性能。
需要注意的是，对于大型模型的部署，尽管我们可以进行算法压缩来降低对算力资源的需求，但依旧需要相当大的计算资源。因此，除非具备足够的硬件设备，否则可能需要借助云计算等方式来进行模型部署。总的来说，搭建大模型环境是一项复杂的工程，既需要强大的硬件支持，又需要合理的软件配置和数据处理策略。
ChatGPT 回答
在银行行业中，大语言模型和银行AI大模型的应用越来越广泛，因此搭建大模型环境是非常必要的。对于内网中的大模型环境搭建，可以考虑以下几个方面：
- 硬件设备：大模型需要大量的计算资源，因此需要选择高性能的硬件设备，如GPU服务器、高速网络等。
- 软件环境：大模型需要运行在特定的软件环境中，如TensorFlow、PyTorch等，因此需要在内网中搭建相应的软件环境。
- 数据存储：大模型需要大量的数据支持，因此需要在内网中搭建相应的数据存储环境，如分布式文件系统等。
- 安全性：银行行业对安全性要求非常高，因此在内网中搭建大模型环境时需要考虑安全性问题，如数据加密、访问控制等。
至于是否需要自己搭建镜像，这取决于具体情况。如果内网中已经有相应的镜像可以使用，可以直接使用；如果没有，可以考虑自己搭建镜像，以便更好地管理和维护大模型环境。
