今日收揽1006星 WeClone：从聊天记录创造你的AI数字分身

作者贝克街的捉虫师

大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

用大模型对话，大家是不是偶尔会觉得，模型回答得挺好，但总是少了那么点“人情味”或者说“那味儿”？它们虽然博学，却不具备某个特定个体的说话风格、思维习惯，甚至是一些只有熟人才懂的梗。如果希望能有一个AI，说话方式、用词习惯，甚至连语气、小情绪都像你或者某个特定的人，这听起来是不是有点科幻？今天，我想给大家介绍一个在GitHub上迅速升温的项目，它就在尝试把这个听起来有点不可思议的想法变成现实——利用你的聊天记录，打造一个数字分身。

这个项目叫做 WeClone。它的核心目标是帮助你利用个人的聊天数据（比如微信聊天记录），微调一个大型语言模型（LLM），让这个模型能够模仿你的交流风格。你可以把它想象成一个智能的“模仿大师”，通过学习你的聊天记录，学会你的说话方式、用词习惯，甚至是一些独特的表达。它不仅仅是一个训练脚本，而是一个涵盖了从数据导出、预处理、模型训练到最终部署的全链路一站式工具包。

WeClone 是一个完全开源的项目，主要使用 Python 语言开发，底层基于功能强大的 LLaMA Factory 框架。这意味着你可以自由地查看、修改代码，并且利用 LLaMA Factory 对各种模型和训练方法的支持。

从GitHub上的数据来看，WeClone 目前已经累计收获了 9139 个星标，并且势头正猛，光是今天一天就新增了 1006 个星标，可见其受欢迎程度和社区的关注度。项目由 xming521 发起和维护，从 Readme 的更新日志和活跃的提交记录可以看出，项目正处于快速迭代和完善阶段。社区氛围也不错，提供了QQ群和Telegram群方便大家交流和解决问题。项目的核心技术栈围绕 Python 生态，结合了最新的大模型微调技术。

接下来，我们来看看 WeClone 有哪些亮眼的功能：

💫 端到端全链路支持

项目提供了一整套流程，从最初的聊天数据导出（需要借助其他工具），到数据的预处理、清洗，再到核心的模型微调训练，最后还提供了部署推理的方案。这意味着即使你之前没有太多相关的经验，跟着项目的文档，也能一步一步完成整个“数字分身”的打造过程，非常适合想要尝试个性化LLM的开发者和技术爱好者。

💬 基于聊天记录的风格微调

这是 WeClone 最核心的价值所在。它允许你使用个人的微信等聊天记录作为训练数据，对一个基础大模型进行微调（Fine-tune）。通过这种方式，模型不再是泛泛而谈，而是会学习你的常用词汇、句子结构、表达习惯，甚至连回复的语速和语气都能有所模仿，让模型的输出真正“有那味儿”。

🔗 多平台轻松部署

训练好的模型最终是为了使用。WeClone 考虑到了这一点，提供了方便的方式将你的“数字分身”部署到常见的聊天平台机器人上，比如微信、QQ、Telegram、企微、飞书等。这意味着你可以直接在熟悉的聊天环境中与你的个性化AI互动，甚至探索一些有趣的自动化回复或模拟对话场景。我个人觉得这个特性非常实用，让技术成果可以直接融入日常生活。

🛡️ 强调数据隐私与安全

使用个人聊天数据进行训练，数据隐私是大家最关心的问题。WeClone 在设计上就考虑了这一点，项目支持数据的本地化处理和部署，并且内置了隐私信息过滤功能，可以去除数据中的手机号、身份证号、邮箱、网址等敏感信息。这大大降低了数据泄露的风险，让你可以更安心地使用自己的数据进行实验。当然，项目也提供了禁用词列表，可以进一步自定义过滤规则。

🧠 基于 LLaMA Factory，支持多种模型和方法

WeClone 并没有从零开始构建微调框架，而是基于成熟的 LLaMA Factory。这带来了巨大的优势：你可以选择 LLaMA Factory 支持的多种开源大模型作为基础模型（如Qwen、LLaMA系列等），也可以选择不同的微调方法（如LoRA、QLoRA等）。这种灵活性让你能够根据自己的硬件条件和实验需求，选择最适合的模型和训练参数，优化最终的效果。

要开始使用 WeClone，你需要一些基础环境和按步骤操作：

环境要求：

  • 需要 CUDA 12.4 或更高版本支持的 NVIDIA GPU。
  • 根据你想使用和微调的模型大小，需要足够的显存。项目默认使用 Qwen2.5-7B-Instruct 模型和 LoRA 方法，建议至少 16GB 显存。Readme 中提供了不同模型和方法所需的显存估算表格，非常实用。
  • 虽然 Readme 提到了 Windows 环境可能需要 WSL，但也有单独的 Windows 部署指南链接，感兴趣的朋友可以参考。建议使用 Linux 环境以获得更好的兼容性和性能。

安装与使用步骤（核心流程）：

整个流程非常清晰，主要通过命令行工具 weclone-cli 完成。

# 1. 克隆项目代码
git clone https://github.com/xming521/WeClone.git
cd WeClone

# 2. 使用 uv 创建并激活Python虚拟环境（推荐）
# 如果没有uv，需要先安装：pip install uv
uv venv .venv --python=3.10
source .venv/bin/activate # Windows 下执行 .venv\Scripts\activate

# 3. 安装项目依赖
# --group main 安装核心依赖，-e . 安装项目本身
uv pip install --group main -e .

# 如果需要音频克隆功能或最新的模型，可能需要额外安装或升级特定依赖
# uv pip install --upgrade git+https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
# uv pip install flash-attn --no-build-isolation # 可选，用于加速

# 4. 复制配置文件模板
cp settings.template.jsonc settings.jsonc
# 后续所有配置（模型路径、训练参数、数据处理规则等）都在 settings.jsonc 中修改

# 5. （非必需）测试CUDA环境是否可用（Mac跳过）
python -c "import torch; print('CUDA是否可用:', torch.cuda.is_available());"

# 6. 下载基础模型
# 需要先安装 git lfs: git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.git
# 如果modelscope下载慢，可以尝试其他下载方式

# 7. 准备聊天数据
# 使用 PyWxDump 或其他工具导出微信聊天记录为CSV格式
# 将导出的 CSV 文件夹（包含不同联系人的文件）放在 `./dataset/csv` 目录下

# 8. 数据预处理
# 会根据 settings.jsonc 中的配置进行合并、清洗和问答对匹配
weclone-cli make-dataset

# 9. 微调模型
# 确保 settings.jsonc 中的模型路径、硬件参数等配置正确
weclone-cli train-sft

# 10. （可选）使用浏览器Demo测试推理效果
weclone-cli webchat-demo

# 11. 启动推理API服务
weclone-cli server

# 12. （可选）使用内置测试集测试模型效果
# 启动 server 后再执行
weclone-cli test-model

可以看到，整个链条被设计成了清晰的命令行步骤。你需要根据自己的实际情况（比如数据量、硬件配置）去调整 settings.jsonc 文件中的各种参数，这部分可能需要一些对大模型训练有基础了解。

WeClone 这个项目打开了许多有趣的实用场景：

  1. 打造个人AI助手： 让你的AI助手不仅能帮你处理信息，还能以你习惯的方式与你交流，甚至代你进行一些简单的、风格化的回复。
  2. “复活”数字记忆： 如果你有大量与特定家人或朋友的聊天记录（当然需要获得对方授权或用于非常私密的研究），理论上可以尝试构建一个模仿他们交流风格的AI，用于保留一份特殊的数字记忆。但这涉及伦理和隐私问题，需要极其谨慎和负责任地对待。
  3. 个性化内容生成： 如果你是一名创作者，或许可以训练一个模仿你写作风格的AI，用于辅助文章草稿、对话设计等。
  4. LLM个性化探索： 对于开发者和AI研究者来说，WeClone 提供了一个非常方便的实验平台，可以深入研究如何通过少量高质量的个人数据，有效地让通用大模型获得特定个体的风格。

相比于一些只提供训练脚本的项目，WeClone 提供了更完整的工具链，从数据处理到部署都涵盖了。其对数据隐私（本地处理、过滤）的强调也是一个重要的优势。同时，基于 LLaMA Factory 保证了其在模型和方法上的灵活性。

总的来说，WeClone 是一个非常有意思且实用的开源项目。它提供了一条可行的路径，让我们能够利用个人数据去探索个性化大模型的可能性。虽然项目还处于快速迭代期，效果会受到数据质量、数量以及模型选择、参数配置等多种因素影响，但其提供的工具链和清晰的流程，对于想要入门个性化 LLM 微调的朋友来说，是一个非常值得尝试和深入研究的选择。

如果你对如何让AI更具“个人色彩”感兴趣，或者想亲自体验一次从聊天记录到数字分身的完整过程，不妨给 WeClone 一个 Star，并按照 Readme 尝试一下。

GitHub链接在这里：https://github.com/xming521/WeClone

欢迎大家去项目主页围观、Star、提 Issue、贡献代码！如果在折腾过程中遇到什么有趣的事情或问题，也欢迎在评论区或者公众号后台分享给我呀。

最后，就像项目介绍里说的，克隆我们，保留灵魂的芬芳。

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