FinGLM

开源金融大模型,让智能投顾和风控更普惠

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 311 🐛 待处理 7 👀 关注 27
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2270
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用,无付费版本。

项目预览

FinGLM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队MetaGLM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言HTML
技术栈/模型chatglm,finacial,gpt,llama,llm
GitHub 星标★ 2270
上线时间2023-09-25 00:00:00
代码更新2024-05-08
仓库体积594.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

FinGLM 是一个专注于金融领域的开源大模型项目,旨在通过开放协作的方式构建公益性的金融 AI 基础设施。它解决的是金融行业对专业、可信、可定制 AI 模型的需求,同时降低金融机构使用大模型的技术和成本门槛。项目核心能力包括:基于金融语料训练的领域大模型、针对金融场景优化的推理能力、以及支持私有化部署的轻量化方案。FinGLM 强调数据透明和模型可解释性,适合用于智能投顾、财报分析、风险控制等场景,通过开源社区持续迭代,推动金融 AI 的普惠发展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2270

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:库/依赖 6 步

环境要求

  • 已安装 git 和 git lfs(需先执行 git lfs install)
  • Python 环境可用 pip3 安装依赖
  • modelscope SDK 需为 v1.7.2rc0
  • datasets 版本限制为 >=2.8.0, <=2.13.0
  • 可访问 ModelScope 与阿里云 OSS 下载源

安装与启动步骤

  1. 1安装 git lfs

    README 明确要求安装 git lfs,用于拉取大体积数据集文件,先完成初始化再克隆。

    git lfs install
  2. 2克隆数据集仓库

    从 ModelScope 克隆 FinGLM 金融原始数据集仓库,体积较大,请预留足够磁盘空间。

    git clone http://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/chatglm_llm_fintech_raw_dataset.git
  3. 3升级 modelscope SDK

    README 标注为重要步骤,必须升级到 v1.7.2rc0,并使用官方 releases 源安装。

    pip3 install "modelscope==1.7.2rc0" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
  4. 4固定 datasets 版本

    datasets 版本需限制在 >=2.8.0 且 <=2.13.0,README 示例使用 2.13.0,避免版本冲突。

    pip3 install datasets==2.13.0
  5. 5流式加载数据集

    使用 MsDataset 以流式方式加载数据集,推荐方式,stream_batch_size 可控制批大小。

    from modelscope.msdatasets import MsDataset
    
    ds = MsDataset.load('chatglm_llm_fintech_raw_dataset', split='train', use_streaming=True, stream_batch_size=1)
    for item in ds:
        print(item)
  6. 6按建议处理数据

    README 建议依次做 PDF 文本表格提取、切分、建金融数据库、信息抽取与问答库、向量库。

关键配置

配置项必填说明示例
split是指定加载的数据集划分,示例中使用 traintrain
use_streaming是是否使用流式方式加载,README 推荐开启以节省内存True
stream_batch_size否流式加载时每次返回的样本批大小1

如何确认成功

运行加载脚本后终端持续 print 出数据集条目内容,即表示数据集加载成功。

常见问题

Q:克隆数据集时报错或文件不完整?

A:先确认已执行 git lfs install,否则拉到的只是指针文件而非真实数据,需重新克隆。

Q:modelscope 或 datasets 安装后仍然报错?

A:严格按 README 版本执行:modelscope 用 1.7.2rc0,datasets 限制在 >=2.8.0, <=2.13.0,不要随意升级。

Q:数据量太大内存不够怎么办?

A:使用 MsDataset.load 的 use_streaming=True 流式加载,并配合 stream_batch_size 控制每次读取量。

Q:加载完数据后如何继续用?

A:README 建议用 pdfplumber/pdfminer 提取文本表格,构建金融数据库与问答库,再用 pgvector 等建向量库并接入大模型。

注意事项

  • README 未提供模型权重下载与推理部署命令,本教程仅覆盖数据集获取与加载。
  • modelscope 与 datasets 的版本限制是硬性要求,升级前先确认兼容性。
  • 数据集包含大量年报文件,克隆和加载耗时较长,建议预留充足磁盘与内存。
  • 项目代码目录下有多个参赛方案,可参考 code/ 下各方案实现自行选用。

核心亮点

  • 专注金融领域,模型在财报、研报等专业文本上表现优于通用模型
  • 开源开放,支持私有化部署,满足金融数据安全合规要求
  • 社区驱动,持续迭代,降低金融机构自研大模型的门槛

不足之处

  • 模型规模和能力相比通用大模型(如GPT-4)仍有差距
  • 文档和社区生态尚在建设中,中文资料为主,国际影响力待提升

适用场景

  • 金融机构智能投顾和客户服务
  • 财报分析和金融研报自动生成
  • 金融风控和合规审查辅助

替代项目

BloombergGPT、FinBERT、PaddleNLP-Financial

上一篇:TranslateBooksWithLLMs

下一篇:quant-mind

同类项目推荐

DrugClaw 开源

让药物检索像对话一样简单,快速获取专业答案

Agentic RAG for drug intelligence · 57 skills · 15 task categories · DTI · ADR ····

★ 118 2026-08-09
magistrala 开源

用 Go 快速搭建可扩展的物联网平台,搞定设备接入与数据管理。

IoT Platform Framework

★ 2662 2026-08-12
read-aware 开源

会记事的阅读器,跨书帮你串起读过的知识

An ebook reader with a self-evolving agent: it remembers your reading across books, ···

★ 499 2026-10-01
HydraLab 开源

一键拉起真实设备云,自动跑测试并智能分析失败原因

Intelligent cloud testing made easy.

★ 1032 2026-08-09
Word2World 开源

输入故事,一键生成可玩的2D游戏世界

Word2World is an LLM-based PCG system that creates playable 2D world from stories

★ 69 2026-08-09
Awesome-Item-ID-Gen-RecSys 开源

一榜看尽生成式推荐物品标识研究,快速入门不迷路

Updating curated list of research advancements on item identification and item token···

★ 122 2026-08-09
aso-tracker 开源

自托管 ASO 工具箱,关键词、截图、视频一站搞定

Self-hosted open-source App Store toolkit for indie iOS devs — keyword tracking, AI···

★ 150 2026-10-09
MORT 开源

屏幕取词实时翻译,外语游戏直接玩

MORT 번역기 프로젝트 - Real-time game translator with OCR

★ 1837 2026-09-19