- 💫 涵盖打造数字分身的全链路方案，包括聊天数据导出、预处理、模型训练、部署
- 💬 使用聊天记录微调LLM，支持图片模态数据，让大模型有"那味儿"
- 🔗 绑定到Discord, Telegram, Slack, Feishu等，实现自己的数字分身
- 🛡️ 隐私信息过滤，本地化微调部署，数据安全可控
| 平台 | 文字 | 图片 | 语音 | 视频 | 动画表情 | 链接(分享) | 引用 | 转发 | 位置 | 文件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Telegram | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ⚠️转为Emjoy | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | |
| Discord | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 |
| Slack | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 | 🚧 |
| 平台 | 部署支持 |
|---|---|
| Telegram | ✅ |
| 🚧 | |
| Discord | ✅ |
| Slack | ✅ |
[!IMPORTANT]
- WeClone仍在快速迭代期，当前效果不代表最终效果。
- 微调LLM效果很大程度取决于模型大小、聊天数据的数量和质量，理论上模型越大，数据越多，效果越好。
- 7B模型效果一般，14B及以上的模型效果会更好。
- Windows环境未进行严格测试，可以使用WSL作为运行环境。
[25/06/05]支持图片模态数据微调
[25/07/10]数据源增加Telegram
- 大模型实验室 (Lab4AI) (送50元代金券): https://www.lab4ai.cn/project/detail?utm_source=weclone1&id=ab83d14684fa45d197f67eddb3d8316c&type=project
项目默认使用Qwen2.5-7B-Instruct模型，LoRA方法对sft阶段微调，大约需要16GB显存。也可以使用LLaMA Factory支持的其他模型和方法。
需要显存的估算值：
| 方法 | 精度 | 7B | 14B | 30B | 70B | xB |
|---|---|---|---|---|---|---|
Full (bf16 or fp16) | 32 | 120GB | 240GB | 600GB | 1200GB | 18xGB |
Full (pure_bf16) | 16 | 60GB | 120GB | 300GB | 600GB | 8xGB |
| Freeze/LoRA/GaLore/APOLLO/BAdam | 16 | 16GB | 32GB | 64GB | 160GB | 2xGB |
| QLoRA | 8 | 10GB | 20GB | 40GB | 80GB | xGB |
| QLoRA | 4 | 6GB | 12GB | 24GB | 48GB | x/2GB |
| QLoRA | 2 | 4GB | 8GB | 16GB | 24GB | x/4GB |
1.cuda安装(已安装可跳过，要求版本12.6及以上)：LLaMA Factory
2.建议使用 uv安装依赖，这是一个非常快速的 Python 环境管理器。安装uv后，您可以使用以下命令创建一个新的Python环境并安装依赖项，速度较慢可以开启代理：
git clone https://github.com/xming521/WeClone.git && cd WeClone
uv venv .venv --python=3.10
source .venv/bin/activate # windows下执行 .venv\Scripts\activate
uv pip install --group main -e . # 国内用户使用镜像：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
uv pip install https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/zh_core_web_sm-3.8.0/zh_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl
3.将配置文件模板复制一份并重命名为settings.jsonc，后续配置修改在此文件进行：
cp settings.template.jsonc settings.jsonc
- 微调多模态模型时，请使用examples/mllm.template.jsonc作为配置文件。
[!NOTE] 训练以及推理相关配置统一在文件
settings.jsonc
4.使用以下命令测试CUDA环境是否正确配置并可被PyTorch识别，Mac不需要：
python -c "import torch; print('CUDA是否可用:', torch.cuda.is_available());"
5.（可选）安装FlashAttention，加速训练和推理：uv pip install flash-attn --no-build-isolation 版本问题可以使用prebuild-wheels的预编译包安装。
中国境内推荐使用ModelScope下载模型。例如下载WeClone默认模型：
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --local_dir ./models/Qwen2.5-7B-Instruct
请使用Telegram Desktop导出聊天记录，点击右上角点击导出聊天记录，选择照片类型，格式选择JSON。可以导出多个联系人（不建议使用群聊记录），然后将导出的ChatExport_*文件夹放在./dataset/telegram目录即可，也就是不同人聊天记录的文件夹一起放在 ./dataset/telegram。
- 首先根据需要修改配置文件中的
language、platform、include_type。 - 项目默认通过Microsoft Presidio去除了数据中的
电话号码、电子邮件地址、信用卡号码（12-19位数字）、IP地址、地理位置名称、国际银行账户号码、加密货币钱包地址、年龄信息、通用身份证号码,但是不能保证100%过滤识别。 - 所以在
settings.jsonc中提供了一个禁用词词库blocked_words，可以自行添加需要过滤的词句（会默认去掉包括禁用词的整句）。
[!IMPORTANT] 🚨 请一定注意保护个人隐私，不要泄露个人信息！
- 执行以下命令对数据进行处理，可以先根据自己的聊天风格修改settings.jsonc的
make_dataset_args。
weclone-cli make-dataset
数据处理更多参数说明：数据预处理
- (可选)修改
settings.jsonc的model_name_or_path、template、lora_target选择本地下载好的其他模型。 - 修改
per_device_train_batch_size以及gradient_accumulation_steps来调整显存占用。 - 可以根据自己数据集的数量和质量修改
train_sft_args的num_train_epochs、lora_rank、lora_dropout等参数。
weclone-cli train-sft
取消settings.jsonc中deepspeed行代码注释，使用以下命令多卡训练：
uv pip install "deepspeed<=0.16.9"
deepspeed --num_gpus=使用显卡数量 weclone/train/train_sft.py
测试出合适的temperature、top_p值，修改settings.jsonc的infer_args后，供后续推理时使用。
weclone-cli webchat-demo
weclone-cli server
不包含询问个人信息的问题，仅有日常聊天。测试结果在test_result-my.txt。
weclone-cli server weclone-cli test-model
[!TIP] 社群内有部署好的Qwen2.5VL 32B Bot，可以体验效果。
AstrBot 是易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持Telegram、飞书等。
使用步骤：
- 部署 AstrBot
- 在 AstrBot 中部署消息平台
- 执行
weclone-cli server启动api服务 - 在 AstrBot 中新增服务提供商，类型选择OpenAI，API Base URL 根据AstrBot部署方式填写（例如docker部署可能为http://172.17.0.1:8005/v1） ，模型填写gpt-3.5-turbo,API Key随意填写一个
- 微调后不支持工具调用，请先关掉默认的工具，消息平台发送指令：
/tool off_all，否则会没有微调后的效果。 - 根据微调时使用的default_system，在 AstrBot 中设置系统提示词。
[!IMPORTANT] 检查api_service的日志，尽量保证大模型服务请求的参数和微调时一致，tool插件能力都关掉。
LangBot 是一个开源的接入全球多种即时通信平台的 LLM 机器人平台，适合各种场景使用。
- 部署 LangBot
- 执行
weclone-cli server启动 WeClone API 服务 - 在 LangBot 中添加一个机器人
- 在模型页添加新模型，名称
gpt-3.5-turbo，供应商选择 OpenAI，填写 请求 URL 为 WeClone 的地址，详细连接方式可以参考文档，API Key 任意填写。
- 在流水线配置中选择刚才添加的模型，或修改提示词配置
- 支持更多数据源
- 更丰富的上下文：包括上下文对话、聊天对象信息、时间等
- Memory 支持
- 支持多模态:已支持图片
- 数据增强
- 支持GUI
- 支持COT思考
同时建议使用DeepWiki解决问题。
欢迎任何 Issues/Pull Requests！
你可以通过查看Issues或帮助审核 PR（拉取请求）来贡献。对于新功能的添加，请先通过 Issue 讨论。
开发环境：
uv pip install --group dev -e . pre-commit install
项目使用pytest测试，pyright检查类型，ruff检查代码格式。
提交代码前你应该先运行pytest tests确保所有测试通过。
感谢以下代码贡献者和社区里其他成员的贡献
同时本项目受益于LLaMA-Factory、AstrBot、LangBot等优秀开源项目。
[!CAUTION] 本项目仅供学习、研究和实验用途，用于生产环境存在较大风险，请谨慎评估。请勿用于非法用途，后果自负。
针对违规获取及利用微信终端用户数据行为的打击公告
[!IMPORTANT]
WeClone 目前未与任何平台合作，未发行任何数字货币。唯一官方网站：weclone.love，谨防仿冒。
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- 建议在生产环境使用前进行充分的测试、验证和风险评估
- 微调后的模型可能产生不准确、有害或误导性的内容
- 模型输出不代表真实人物的观点或意图
- 用户应对模型输出进行人工审核和验证
- 用户应确保上传的聊天记录等数据符合相关法律法规
- 用户应获得数据相关人员的适当授权
- 本项目不对数据泄露或隐私侵犯承担责任
- 用户应确保使用本项目符合当地法律法规
- 涉及人工智能、数据保护、知识产权等相关法律
- 违法使用造成的后果由用户承担
- 本项目按"现状"提供，不提供任何明示或暗示的保证
- 作者不承诺提供持续的技术支持或维护
- 不保证项目的稳定性、可靠性或适用性
使用本项目生成的数字分身时，强烈建议：
- 在每次对话开始时明确标识为"AI Bot"或"数字分身"
- 在用户界面显著位置标注"此为AI生成内容"
- 避免让用户误认为是真实人类在对话，从而造成风险
如确需在生产环境使用，建议：
- 进行全面的安全性测试
- 建立完善的内容审核机制
- 制定应急响应预案
- 购买相应的保险保障
- 咨询法律专业人士意见
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