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首先，不能用传统建设大数据或者私有云平台的方式去部署智算大模型平台。过去做大数据或者私有云平台时，主要投资是服务器，网络性能往往被忽视。然而，随着UI平台建设的逐步完善与发展，UI服务器利用率与网络性能之间的正比关系也逐渐清晰。

其次，不能重硬件轻软件。大模型的算力系统是把几万个数据处理单元连接起来，一旦出现故障或者阻塞，就会导致训练中断。因此，一个优秀的算力调度平台是算力系统建设的核心要素。它能够实现训练与推理资源的统一管理和分时复用，支持训推资源共池、跨域诊断、断点续训等功能。

最后，不能重语料数量，轻语料质量。尽管数据量对于训练行业大模型极为重要，但它并非是决定模型性能的唯一因素。语料的质量、多样性和代表性同样重要。因此，在训练或微调行业模型时，需要重视语料的质量、多样性和代表性等，并采取适当的数据预处理措施以确保模型训练的有效性和准确性。