FinGPT API application setup

Endpoint বেছে নেওয়ার আগে application বেছে নিন

FinGPT একটি single universal API client নয়, financial language-model research ও application-এর collection। এর agent notebook, local inference example ও fine-tuning work-এর dependency আলাদা। এই guide-এ 1aac5558 revision-এ September 5, 2026-এ review করা fingpt/ag2_financial_analysis_pipeline.ipynb focus করা হয়েছে। এটি financial-news task coordinate করতে AG2 ব্যবহার করে। সেই notebook configure করা প্রতিটি FinGPT project-এর migration নয়। আগে exact notebook ও তার dependency constraint বেছে নিন, তারপর কী remote inference, কী locally চলে এবং কোন data tool যুক্ত তা document করুন।

তিনটি independent service boundary বুঝুন

Reviewed notebook agent conversation-এর জন্য LLMConfig, yfinance দিয়ে financial information fetch করার tool এবং Transformers sentiment pipeline দেয়। এগুলো separate runtime path। বিশেষত example sentiment tool FinBERT ব্যবহার করে; gateway chat model selection সেই tool-কে অন্য FinGPT checkpoint বানায় না। Local weight download-এর নিজস্ব model license ও hardware requirement থাকতে পারে। Resulting system-কে fully remote বা fully local বলার আগে actual tool audit করুন।

Documented AG2 configuration adapt করুন

Notebook api_type, model, api_key ও base_url-সহ LLMConfig তৈরি করে। নিচের replacement এই field-গুলো রাখে এবং identifier ও credential environment থেকে নেয়। FINANCE_MODEL_ID হলো application-owned placeholder slot; notebook-এর required interaction support করে এমন current catalog entry-তে resolve করুন। এই configuration কোনো model response তৈরি করে না। Compatible AG2 version constraint preserve করুন এবং import ও API check না করে একই নামের AutoGen package বসাবেন না।

import os
from autogen import LLMConfig

llm_config = LLMConfig({
    "api_type": "openai",
    "model": os.environ["FINANCE_MODEL_ID"],
    "api_key": os.environ["APISROUTER_API_KEY"],
    "base_url": "https://api.apisrouter.com/v1",
})
# Pass llm_config to the notebook's agents and manager.
# No request or complete notebook run is performed here.

Agent connect করুন এবং registered tool test করুন

Notebook-এর researcher, analyst, advisor ও GroupChatManager-এ একই llm_config pass করুন। Documented tool registration রেখে agent-এর emitted tool request, executor result ও পরের model message inspect করুন। ছোট permitted input set দিয়ে শুরু করে প্রতিটি required operation verify করুন। Data unavailable হলে returned tool error রাখুন, যাতে final brief কোন evidence missing বলে। Diagram conversation route দেখায়; financial-data tool ও local classification নিজস্ব configuration রাখে।

Sentiment-কে model output ধরুন, stock signal নয়

Classifier label নির্দিষ্ট checkpoint-এর অধীনে supplied text-এর interpretation বর্ণনা করে। এটি future stock performance-এর calibrated probability নয়। Classification-এর আগে original headline, source, publication time ও truncation record করুন। Label mapping check করুন এবং ambiguous example রাখুন। Industry demand নিয়ে negative language company-specific positive guidance-এর সঙ্গে থাকতে পারে; দুটোকে এক score-এ collapse করলে distinction হারায়। International coverage-এ প্রতিটি text translate করে একই calibration ধরে না নিয়ে classifier-এর language ও market context validate করুন।

একটি ছোট end-to-end acceptance packet তৈরি করুন

Separately authorized client test-এর পরে একটি company-এর public বা licensed material-এর bounded set ব্যবহার করুন। Input hash, tool output, classifier result, agent conversation ও final brief save করুন। প্রতিটি factual sentence input-এ trace করা যায় কি না এবং missing data visible থাকে কি না review করুন। Initial packet-এ data-tool failure ও ambiguous text example রাখুন, কারণ happy-path headline একা abstention test করে না। Final artifact-এ explicit review status রাখুন; completed notebook cell কেবল execution evidence।

Remote ও local resource cost account করুন

AG2 conversation coordination ও retry-সহ multiple request তৈরি করতে পারে। Response বা billing evidence এবং current pricing contract দিয়ে usage record করুন। Data subscription, checkpoint download, CPU বা GPU inference, storage ও human review আলাদাভাবে account করুন। Conversation model তুলনা করার সময় versioned source packet reuse করুন, যাতে changing news feed experiment dominate না করে। Appropriate হলে classifier loaded রাখুন এবং approved source extraction version অনুযায়ী cache করুন, কিন্তু changed model বা input detect করার জন্য যথেষ্ট metadata রাখুন।

যে component error-এর owner সেটিই troubleshoot করুন

LLMConfig import error হলে endpoint বদলানোর বদলে package identity ও version check করুন। Authentication বা missing-model response remote client path-এর। Empty news, changed provider schema ও market-symbol mismatch data tool-এর। Checkpoint বা memory error local inference-এর। Failed stage ও sanitized evidence রাখুন, তারপর সম্ভব হলে কেবল affected part rerun করুন। Unnecessary code-execution permission disable করুন এবং reproduction share করার আগে financial data ও credential public notebook output থেকে দূরে রাখুন।

Evidence ও সীমাবদ্ধতা

AG2 notebook 1aac5558-এ September 5, 2026-এ source-review করা হয়েছে। Configuration তার documented field adapt করে। এই guide-এর জন্য কোনো APIsRouter notebook execution বা measured task-cost case তৈরি হয়নি। Application operational ধরার আগে conversation, tool, local classification ও final brief একসঙ্গে validate করুন।

সাধারণ প্রশ্ন