FinGPT开源金融大语言模型框架，低成本训练部署金融AI应用

FinGPT：开源金融大语言模型，让AI金融分析触手可及

你是否曾经为金融数据的复杂性和动态性而头疼？想要使用大语言模型进行金融分析，却被高昂的训练成本和数据壁垒所阻挡？FinGPT 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个由 AI4Finance 基金会推出的开源金融大语言模型框架，可以帮助开发者、研究人员和金融从业者以极低的成本训练和部署专业的金融AI应用。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
FinGPT stars数：17353
FinGPT forks数：2471

FinGPT项目目录截图

FinGPT核心亮点

🌟 极致轻量化适配：采用 LoRA 等参数高效微调技术，仅需单个消费级 GPU（如 RTX 3090）即可完成训练，成本低至每次微调不到300美元。
🎯 民主化金融数据：构建自动化数据流水线，实现互联网规模金融数据的及时更新（可周更或月更），打破华尔街的数据垄断。
🔒 支持RLHF个性化：集成人类反馈强化学习（RLHF），使模型能够学习个体投资者的风险偏好和投资习惯，实现真正的个性化Robo-Advisor。
🧩 多语言多任务支持：支持包括Llama2、ChatGLM2、Falcon等多种开源基座模型，覆盖情感分析、关系抽取、实体识别、金融问答等多项任务。

FinGPT快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 FinGPT：

1. 安装环境：

   
# 克隆项目
git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT.git
cd FinGPT
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2. 运行情感分析示例：
   

   # 使用预训练模型进行情感分析
python demo_sentiment.py --model_name FinGPT/v3.3


3. 微调自己的模型：
   

   # 使用LoRA方法在RTX 3090上微调模型
jupyter notebook tutorials/fingpt3_finetune.ipynb


FinGPT应用场景

场景一：金融情感分析：投资者和分析师可以使用FinGPT实时分析新闻、社交媒体和财报中的市场情绪，辅助投资决策。
场景二：智能投顾服务：金融机构可以基于FinGPT构建个性化Robo-Advisor，根据用户风险偏好提供投资建议。
场景三：金融文档处理：自动化处理金融报告、合同文档中的信息抽取、分类和总结任务，大幅提升工作效率。
用户案例：目前，FinGPT 已经在多家金融机构和研究机构中得到应用，其训练模型在 HuggingFace 上的下载量持续增长。

FinGPT链接

FinGPT GitHub 仓库

HuggingFace 模型仓库

AI4Finance-Foundation / FinGPT项目地址：https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT

本文地址：https://www.tgoos.com/8871