WeClone用你的微信聊天记录微调出数字分身30分钟搭出能回话的API【免费下载链接】WeClone One-stop solution for creating your AI twin from chat history Fine-tune LLMs with your chat logs to capture your unique style, then bind to a chatbot to bring your digital self to life.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeClone把你自己的微信聊天记录导出来WeClone 能在 30 分钟里给你搭一个数字分身。它用你的数据微调大语言模型用你自己的数据训练现成模型得到一个和你说话很像的 AI。接到微信上替你回消息或包装成 API 给别人调用。 它能帮你做什么训练你的“AI 分身”把聊天记录喂给模型它会学你的说话风格、语气和应答习惯。替你在微信里回话模型接到微信账号上私聊、群聊它都会自动回复。提供对话 API训练完起一条命令模型就能变成任何程序都能调的服务API把能力包成接口。多种姿势体验命令行里直接聊、网页上预览、接口里调用。 30分钟从零到能跑第 1 步拿到代码。没有 Python 3.8 以上环境就先装一个打开终端执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeClone cd WeClone第 2 步装依赖。微调框架和微信接口都写在 requirements.txt 里一条命令装齐pip install -r requirements.txt第 3 步准备聊天记录。把微信会话导出成 CSV 放进 data/ 目录再执行转换脚本python make_dataset/csv_to_json.py多轮数据可改用 csv_to_json-单句多轮.py 处理。 三种玩法试用数字分身先执行python src/train_sft.py完成监督微调照着数据学答题跑完就能用下面三种方式体验。命令行里聊两句执行这条命令python src/cli_demo.py启动后直接输入问题模型会逐句作答。输入exit退出clear清空对话历史。接到微信上替你回话先启动 API 服务再跑机器人python src/api_service.py python src/wechat_bot/main.py终端会显示二维码用微信扫码登录这个账号私聊、群聊里被都会自动回复。在网页里预览数字分身执行这条命令python src/web_demo.py浏览器打开一个网页聊天界面直接看数字分身的说话风格。想快速验收跑一下python src/test_model.py。⚙️ 想微调得更好训练和配置可调项只想用默认配置就跳过这节想折腾再看这里。底座模型是 ChatGLM3-6bLoRA 微调轻量微调方法大约要 16GB 显存。训练和推理参数都集中在 settings.json多卡训练配合 ds_config.json。训练入口监督微调 src/train_sft.py预训练 src/train_pt.py。数据处理脚本都在 make_dataset/ 目录里。 用之前记住这几件事聊天记录是个人隐私只导你愿意公开的会话文件放好流程默认会去掉手机号、身份证号、邮箱、网址。微信登录有封号风险用小号且账号要绑定过银行卡。响应慢先关占用资源的程序或调小 settings.json 里的批量参数。数据里有效消息太少效果有限聊天量越大、质量越好风格越像你。跑通之后你的微信就多了一个 24 小时在线的分身消息不用你亲自回。【免费下载链接】WeClone One-stop solution for creating your AI twin from chat history Fine-tune LLMs with your chat logs to capture your unique style, then bind to a chatbot to bring your digital self to life.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeClone创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考