WeClone：3步把你的微信聊天记录，变成一个微信AI助手
【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
WeClone 是一个用微信聊天记录微调大模型的微信AI助手项目：把你的对话史喂给模型，它学会你的说话方式，再挂到微信上替你回消息。你有没有想过，微信里有位"好友"，用你本人的语气回消息？
👀 场景：群里有人@你，AI 顶上
深夜你在睡，群里朋友问"谁在？开一把"，由模型控制的微信账号冒出一句"刚醒，上号"。它不是在背答案，而是像你平时那样接话。另一段聊天记录里，对方说"我现在都瘦成狗了"，克隆体回了个"[doge]"表情——梗和表情它都懂，不会尬聊。
🔧 最小跑通路径：3条命令就能动
- 把项目克隆到本地：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeClone - 一条命令装齐依赖：
pip install -r requirements.txt装完后下载 ChatGLM3-6B 基座模型，并把 settings.json 里的模型路径指向它。 - 转数据、训练、跑网页验证：把导出的微信聊天记录 CSV 放进 data 目录，执行 make_dataset 里的 csv_to_json.py 转成训练数据（脚本会顺手剔除手机号、邮箱这类隐私信息），再运行 src 下的训练脚本 train_sft.py 做几轮 LoRA 微调，最后：
python src/web_demo.py
网页聊天页打开，发一句话，它要是"用你的口吻"回了，就跑通了。
⚡ 能力速览：你的克隆体能干什么
说话像真人：问它名字，它说"我叫小张"；问年龄，答"我是95年的，今年26了"。这些细节都来自聊天记录，而且它能记住上一句聊到哪，对话是连贯的。
懂梗懂表情：它听到"瘦成狗"不会机械复述，而是像你一样甩个"[doge]"。
直接挂上微信：先启动 api 服务，再跑微信机器人脚本，终端扫个码登录就能用，私聊、群里@它都可以。注意用小号，主号有封号风险。
🛠 调参与避坑：显存、loss 和最常踩的坑
显存方面：默认 LoRA + 6B 方案大约吃 16GB 显存。卡不够大就把 settings.json 里的per_device_train_batch_size降到 1，用gradient_accumulation_steps补回来，慢是慢点，但跑得动。
loss 方面：作者训练时 loss 降到 3.5 左右，再往下降太多要警惕过拟合——模型会开始逐字背聊天记录，反而越来越不像你。
最常踩的坑：训练完直接跑 demo 报找不到 adapter，多半是 settings.json 里adapter_name_or_path没指向训练输出目录，把路径改对上就行。
🏁 该动手了
打开终端，备上你的聊天记录，三分钟见它到底像不像你。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
