金融保险的安全属性决定了其不允许使用公有云或连接任何互联网资源来训练大模型，请问如何解决这个问题？

如果是不涉及客户敏感信息的企业私有数据、公开数据，可以考虑使用公有云做模型训练。

一般就是采购或直接用开源大模型做本地部署，然后结合自己的数据调优，反正自己的数据肯定是不能上互联网的。

如果金融保险行业的安全属性要求不允许使用公有云或连接任何互联网资源来训练大型模型，可以考虑以下解决方案：

1. 构建内部私有云：建立专门的内部私有云环境，该环境不连接外部互联网资源。这样，您可以在私有云中部署和管理训练大型模型所需的计算和存储资源，确保数据和模型的安全性。
2. 使用本地资源进行训练：利用您的内部硬件资源，在不连接互联网的情况下，在本地进行模型训练。这可能需要具备足够的计算能力和存储容量来支持大型模型的训练过程。
3. 数据隐私保护：确保在训练过程中对敏感数据进行适当的隐私保护。可以使用数据脱敏、加密或合成技术，以减少敏感信息的风险，并确保符合数据隐私法规的要求。
4. 合作伙伴或第三方解决方案：如果您无法在内部满足大规模模型训练的要求，可以考虑与合作伙伴或第三方服务提供商合作。与可信赖的合作伙伴合作，使其在符合安全要求的环境中进行模型训练，并确保适当的数据保护和安全措施。
5. 部署预训练模型：如果可能的话，考虑使用已经在安全环境下训练好的预训练模型，而无需在本地进行大规模模型训练。这可以减少对训练环境的依赖性和安全风险。

需要根据具体情况来选择最适合的解决方案。重要的是确保满足金融保险行业的安全要求，并确保数据和模型的保密性和完整性。