FinGPT API application का setup

Endpoint चुनने से पहले application चुनें

FinGPT एक single universal API client नहीं, financial language-model research और applications का collection है। इसके agent notebooks, local inference examples और fine-tuning work की dependencies अलग हैं। यह guide revision 1aac5558 पर fingpt/ag2_financial_analysis_pipeline.ipynb पर केंद्रित है, जिसका review September 5, 2026 को हुआ। यह financial-news tasks coordinate करने के लिए AG2 इस्तेमाल करता है। उस notebook को configure करना हर FinGPT project का migration नहीं है। पहले exact notebook और उसकी dependency constraints चुनें, फिर document करें कि remote inference क्या है, local में क्या चलता है और कौन-से data tools शामिल हैं।

तीन स्वतंत्र service boundaries समझें

Reviewed notebook agent conversation के लिए LLMConfig, yfinance के जरिए financial information लाने वाले tools और Transformers sentiment pipeline देती है। ये अलग runtime paths हैं। विशेष रूप से, example sentiment tool FinBERT इस्तेमाल करता है; gateway chat model चुनने से वह tool किसी दूसरे FinGPT checkpoint में नहीं बदलता। Local weight download की अपनी model license और hardware requirements हो सकती हैं। Fully remote या fully local बताने से पहले actual tools का audit करें।

Documented AG2 configuration adapt करें

Notebook api_type, model, api_key और base_url के साथ LLMConfig बनाती है। नीचे दिया replacement उन्हीं fields को रखता है और identifier तथा credential environment से लेता है। FINANCE_MODEL_ID application-owned placeholder slot है; इसे current catalog entry में resolve करें जो notebook की required interactions support करे। यह configuration कोई model response नहीं बनाती। Notebook की compatible AG2 version constraints सुरक्षित रखें और imports तथा APIs जांचे बिना समान नाम वाले AutoGen package से उसे replace न करें।

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.

Agents connect करें और registered tools test करें

Notebook के researcher, analyst, advisor और GroupChatManager को वही llm_config दें। Documented tool registrations रखें और agent का emitted tool request, executor का result तथा अगला model message inspect करें। छोटी permitted input set से शुरू करें और हर required operation verify करें। Data unavailable होने पर लौटे tool error सुरक्षित रखें, ताकि final brief बता सके कि कौन-सा evidence missing है। Diagram conversation route दिखाता है; financial-data tools और local classification अपनी configuration रखते हैं।

Sentiment को model output मानें, stock signal नहीं

Classifier label किसी particular checkpoint के तहत दिए गए text की उसकी interpretation बताता है। यह future stock performance की calibrated probability नहीं है। Classification से पहले original headline, source, publication time और truncation दर्ज करें। Label mapping जांचें और ambiguous examples सुरक्षित रखें। Industry demand पर negative language company-specific positive guidance के साथ हो सकती है; दोनों को एक score में मिला देने से यह अंतर खो जाता है। International coverage के लिए classifier की language और market context validate करें, हर text translate करके समान calibration मानकर न चलें।

छोटा end-to-end acceptance packet बनाएं

अलग से अधिकृत client test के बाद एक company के लिए bounded public या licensed material इस्तेमाल करें। Input hashes, tool outputs, classifier results, agent conversation और final brief सुरक्षित रखें। देखें कि हर factual sentence input तक trace हो सके और missing data दिखाई देता रहे। Initial packet में data-tool failure और ambiguous text example शामिल करें, क्योंकि अकेली happy-path headline abstention test नहीं करती। Final artifact पर explicit review status रखें; completed notebook cell केवल execution evidence है।

Remote और local resource costs का हिसाब रखें

AG2 conversation कई requests बना सकती है, जिसमें coordination और retries शामिल हैं। Response या billing evidence तथा current pricing contract से उनका usage दर्ज करें। Data subscriptions, checkpoint downloads, CPU या GPU inference, storage और human review को अलग account करें। Conversation models की तुलना करते समय versioned source packet reuse करें, ताकि बदलती news feed experiment पर हावी न हो। जहां उचित हो classifier loaded रखें और approved source extraction को version के आधार पर cache करें, साथ में changed model या input पहचानने के लिए पर्याप्त metadata सुरक्षित रखें।

जिस component की ownership है उसी में error खोजें

LLMConfig import error में endpoint बदलने के बजाय package identity और version जांचें। Authentication या missing-model response remote client path से जुड़ा है। Empty news, बदले हुए provider schemas और market-symbol mismatches data tools से जुड़े हैं। Checkpoint या memory error local inference का है। Failed stage और sanitized evidence सुरक्षित रखें, फिर संभव हो तो केवल affected part rerun करें। अनावश्यक code-execution permissions बंद करें और reproduction share करने से पहले financial data तथा credentials को public notebook outputs से बाहर रखें।

प्रमाण और सीमाएं

AG2 notebook को September 5, 2026 को 1aac5558 पर source-review किया गया। Configuration उसके documented fields को adapt करती है। इस guide के लिए कोई APIsRouter notebook execution या measured task-cost case तैयार नहीं किया गया। Application को operational मानने से पहले conversation, tools, local classification और final brief को साथ validate करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न