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title: cren
app_file: spaces_app.py
sdk: gradio
sdk_version: 5.21.0
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![download](https://github.com/user-attachments/assets/5842e84e-004f-4afd-9373-af64e9575b78)
<h3 align="center">🚀 One-stop solution for creating your digital avatar from chat history 💡</h3>  
<h3 align="center">🚀从聊天记录创造数字分身的一站式解决方案💡</h3>  


<div align="center">

[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/xming521/WeClone?style=for-the-badge&logo=github&label=Stars&logoColor=white&color=ffda65)](https://github.com/xming521/WeClone/stargazers)
[![GitHub release](https://img.shields.io/github/v/release/xming521/WeClone?style=for-the-badge&logo=github&label=Release&logoColor=white&color=06d094)](https://github.com/xming521/WeClone/releases)
<a href="https://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?k=QXMsXJ_eqeabS0cck0PGjEMyKjcq7J5d&jump_from=webapi&authKey=KHdy31VbSxj34VQVwXtEOYVi1K7SND45vJcNnm1Z5iCCR6IbGiyWEs9UbPqFI8Jc" target="_blank" style="text-decoration: none;">
  <img src="https://img.shields.io/badge/QQ群-650118277-12B7F5?style=for-the-badge&logo=qq&logoColor=white" alt="WeClone①" title="WeClone①">
</a>
[![Twitter](https://img.shields.io/badge/Twitter-@weclone567-000000?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white)](https://x.com/weclone567)
[![Telegram](https://img.shields.io/badge/Telegram-2CA5E0?style=for-the-badge&logo=telegram&logoColor=white)](https://t.me/+JEdak4m0XEQ3NGNl)

<a href="https://hellogithub.com/repository/12ab209b56cb4cfd885c8cfd4cfdd53e" target="_blank"><img src="https://abroad.hellogithub.com/v1/widgets/recommend.svg?rid=12ab209b56cb4cfd885c8cfd4cfdd53e&claim_uid=RThlPDoGrFvdMY5" alt="Featured｜HelloGitHub" style="width: 150px; height: 28px;" /></a>
<a href="https://trendshift.io/repositories/13759" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13759" alt="xming521%2FWeClone | Trendshift" style="width: 220px; height: 50px;" /></a>
<a href="https://deepwiki.com/xming521/WeClone"><img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="Ask DeepWiki"  style="width: 134px; height: 23px;margin-bottom: 3px;"></a>
</div>

<p align="center">
  <a href="https://www.weclone.love/" target="_blank"> 项目主页 </a> ｜
  <a href="https://www.weclone.love/what-is-weclone.html" target="_blank"> 项目文档 </a> ｜
  <a href="https://blog.051088.xyz/2025/05/14/WeClone-%E7%94%A8%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E8%81%8A%E5%A4%A9%E8%AE%B0%E5%BD%95%E6%89%93%E9%80%A0%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84AI%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%88%86%E8%BA%AB/" target="_blank">Windows部署指南</a> ｜
  <a href="https://blog.051088.xyz/posts/weclone-linux-tutorial/" target="_blank"> Linux部署指南【保姆级】</a>
</p>

> [!IMPORTANT]
> <h3> WhatsApp and Telegram chat logs integration for digital avatar creation is coming ! </h3>

## ✨核心功能
- 💫 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
- 💬 使用微信聊天记录微调LLM，让大模型有"那味儿"
- 🔗 绑定到微信、QQ、Telegram、企微、飞书机器人，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

## 📋特性与说明

> [!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。   
> - Windows环境未进行严格测试，可以使用WSL作为运行环境。详细教程可点击[Windows部署指南](https://blog.051088.xyz/2025/05/14/WeClone-%E7%94%A8%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E8%81%8A%E5%A4%A9%E8%AE%B0%E5%BD%95%E6%89%93%E9%80%A0%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84AI%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%88%86%E8%BA%AB/)查看。

### 硬件要求

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](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md#%E6%A8%A1%E5%9E%8B)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  |   `x`B  |
| ------------------------------- | ---- | ----- | ----- | ----- | ------ | ------- |
| Full (`bf16` or `fp16`)         |  32  | 120GB | 240GB | 600GB | 1200GB | `18x`GB |
| Full (`pure_bf16`)              |  16  |  60GB | 120GB | 300GB |  600GB |  `8x`GB |
| Freeze/LoRA/GaLore/APOLLO/BAdam |  16  |  16GB |  32GB |  64GB |  160GB |  `2x`GB |
| QLoRA                           |   8  |  10GB |  20GB |  40GB |   80GB |   `x`GB |
| QLoRA                           |   4  |   6GB |  12GB |  24GB |   48GB | `x/2`GB |
| QLoRA                           |   2  |   4GB |   8GB |  16GB |   24GB | `x/4`GB |


## 环境搭建
1.cuda安装(已安装可跳过，**要求版本12.4及以上**)：[LLaMA Factory](https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html#cuda) 

2.建议使用 [uv](https://docs.astral.sh/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，注意这不包含音频克隆功能的依赖：
```bash

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 . 

```
> [!TIP]
> 如果要使用最新的模型进行微调，需要手动安装最新版LLaMA Factory：`uv pip install --upgrade git+https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git`,同时其他依赖版本也可能需要修改，例如vllm pytorch transforms

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：
```bash

cp settings.template.jsonc settings.jsonc

```
> [!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：
```bash

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`

## 模型下载
```bash

git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.git

```
下载有问题使用其他方式下载：[模型的下载](https://www.modelscope.cn/docs/models/download)


## 数据准备

请使用[PyWxDump](https://github.com/xaoyaoo/PyWxDump)提取微信聊天记录（不支持4.0版本微信）。可以先将手机的聊天记录迁移（备份）到电脑，数据量更多一些。下载软件并解密数据库后，点击聊天备份，导出类型为CSV，可以导出多个联系人（不建议使用群聊记录），然后将导出的位于`wxdump_tmp/export` 的 `csv` 文件夹放在`./dataset`目录即可，也就是不同人聊天记录的文件夹一起放在 `./dataset/csv`。   

## 数据预处理

- 项目默认去除了数据中的手机号、身份证号、邮箱、网址。还在`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，可以根据自己的聊天风格修改settings.jsonc的`make_dataset_args`。
```bash

weclone-cli make-dataset

```
- 目前仅支持时间窗口策略，根据`single_combine_time_window`将单人连续消息通过逗号连接合并为一句，根据`qa_match_time_window`匹配问答对。
- 可以启用`clean_dataset`中的`enable_clean`选项，对数据进行清洗，以达到更好效果。* 当前系统支持使用 `llm judge` 对聊天记录进行打分，提供 **vllm 离线推理** 和 **API 在线推理** 两种方式。可通过将 `settings.jsonc` 文件中的 `"online_llm_clear": false` 修改为 `true` 来启用 API 在线推理模式，并配置相应的 `base_url`、`llm_api_key`、`model_name` 等参数。所有兼容 OpenAI 接口的模型均可接入。
- 在获得 `llm 打分分数分布情况` 后，可通过设置 `accept_score` 参数筛选可接受的分数区间，同时可适当降低 `train_sft_args` 中的 `lora_dropout` 参数，以提升模型的拟合效果。

## 配置参数并微调模型

- (可选)修改 `settings.jsonc` 的 `model_name_or_path` 和 `template` 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。

### 单卡训练
```bash

weclone-cli train-sft

```
多卡环境单卡训练，需要先执行 `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`

### 多卡训练
取消`settings.jsonc`中`deepspeed`行代码注释，使用以下命令多卡训练：
```bash

uv pip install deepspeed

deepspeed --num_gpus=使用显卡数量 weclone/train/train_sft.py

```

### 使用浏览器demo简单推理
可以在这一步测试出合适的temperature、top_p值，修改settings.jsonc的`infer_args`后，供后续推理时使用。
```bash

weclone-cli webchat-demo

```

### 使用接口进行推理

```bash

weclone-cli server

```

### 使用常见聊天问题测试
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。

```bash

weclone-cli server

weclone-cli test-model

```



## 🖼️ 微调效果

使用Qwen2.5-14B-Instruct模型，大概3万条处理后的有效数据，loss降到了3.5左右的效果。

<details>

<summary>截图</summary>

<div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 10px;">

  <img src="https://github.com/user-attachments/assets/0775ec52-452b-485f-9785-c6eb7b277132" alt="alt text" style="width: 48%; min-width: 150px;">

  <img src="https://github.com/user-attachments/assets/8c7628b5-da70-4c37-9e51-fdfb0eadd2df" alt="alt text" style="width: 48%; min-width: 150px;">

  <img src="https://github.com/user-attachments/assets/523aa742-2aa3-40e9-bd67-b98b336e83a8" alt="alt text" style="width: 48%; min-width: 150px;">

  <img src="https://github.com/user-attachments/assets/dabf0603-dcc4-4a47-b5c3-2bbc036820d9" alt="alt text" style="width: 48%; min-width: 150px;">

</div>

</details>





## 🤖 部署到聊天机器人



### AstrBot



[AstrBot](https://github.com/AstrBotDevs/AstrBot) 是易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书。      



使用步骤：

1. 部署 AstrBot

2. 在 AstrBot 中部署消息平台

3. 执行 `weclone-cli server` 启动api服务

4. 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

5. 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。 

6. 根据微调时使用的default_system，在 AstrBot 中设置系统提示词。
![5](https://github.com/user-attachments/assets/19de7072-076a-4cdf-8ae6-46b9b89f536a)
> [!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。

7. 调整采样参数，例如temperature、top_p、top_k等

[配置自定义的模型参数](https://astrbot.app/config/model-config.html#%E9%85%8D%E7%BD%AE%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8F%82%E6%95%B0)



### LangBot



[LangBot](https://github.com/RockChinQ/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。



1. [部署 LangBot](https://github.com/RockChinQ/LangBot#-%E5%BC%80%E5%A7%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8)

2. 在 LangBot 中添加一个机器人

4. 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](https://docs.langbot.app/zh/workshop/network-details.html)，API Key 任意填写。



<img width="400px" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/fc167dea-7c93-4d94-9c5f-db709d0320ba" />



6. 在流水线配置中选择刚才添加的模型，或修改提示词配置



<img width="400px" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/dbb0fd0a-f760-42db-acd0-bb99c859b52e" />



## 📌 路线图

- [ ] 更丰富的上下文：包括上下文对话、聊天对象信息、时间等 + 思考

- [ ] Memory 支持

- [ ] 支持多模态

- [ ] 数据增强

- [ ] 支持GUI



## 问题解决

- 微调问题：[LLaMA-Factory| FAQs | 常见问题](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/issues/4614) 或者更方便的 [![更方便的Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/hiyouga/LLaMA-Factory)



## ❤️ 贡献代码



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。   

运行`uv pip install --group dev -e .`安装开发依赖。   

项目使用`pytest`测试(测试脚本待完善)，`pyright`检查类型，`ruff`检查代码格式。





## ⚠️ 免责声明

> [!CAUTION]

> 请勿用于非法用途，否则后果自负。

<details>

<summary>1. 使用目的</summary>



* 本项目仅供学习交流使用，**请勿用于非法用途**，**请勿用于非法用途**，**请勿用于非法用途**，否则后果自负。

* 用户理解并同意，任何违反法律法规、侵犯他人合法权益的行为，均与本项目及其开发者无关，后果由用户自行承担。



2. 使用期限



* 您应该在下载保存使用本项目的24小时内，删除本项目的源代码和程序；超出此期限的任何使用行为，一概与本项目及其开发者无关。



3. 操作规范



* 本项目仅允许在授权情况下使用数据训练，严禁用于非法目的，否则自行承担所有相关责任；用户如因违反此规定而引发的任何法律责任，将由用户自行承担，与本项目及其开发者无关。

* 严禁用于窃取他人隐私，严禁用于窃取他人隐私，严禁用于窃取他人隐私，否则自行承担所有相关责任。



4. 免责声明接受



* 下载、保存、进一步浏览源代码或者下载安装、编译使用本程序，表示你同意本警告，并承诺遵守它;



5. 禁止用于非法测试或渗透



* 禁止利用本项目的相关技术从事非法测试或渗透，禁止利用本项目的相关代码或相关技术从事任何非法工作，如因此产生的一切不良后果与本项目及其开发者无关。

* 任何因此产生的不良后果，包括但不限于数据泄露、系统瘫痪、侵犯隐私等，均与本项目及其开发者无关，责任由用户自行承担。



6. 免责声明修改



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7. 其他



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* 请用户慎重阅读并理解本免责声明的所有内容，确保在使用本项目时严格遵守相关规定。



</details>

请用户慎重阅读并理解本免责声明的所有内容，确保在使用本项目时严格遵守相关规定。



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## ⭐ Star History

> [!TIP] 

> 如果本项目对您有帮助，或者您关注本项目的未来发展，请给项目 Star，谢谢 



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[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=xming521/WeClone&type=Date)](https://www.star-history.com/#xming521/WeClone&Date)



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<div align="center"> 克隆我们，保留灵魂的芬芳 </div>