01 | WeClone如何创造数字分身
拥有一个数字分身可能是很多人的一个愿望。其实通过给大模型喂我们的聊天记录，就可打造出我们的数字分身，当前爆火的Weclone项目采取的就是这种做法。先导出自己的聊天记录，再把聊天记录作为数据用来微调大模型，让模型学习我们的语言风格和习惯，就能打造出专属的数字分身。近期，有开发者在Lab4AI大模型实验室成功复现WeClone项目，不需要准备繁琐的环境，很容易就能上手。
02 | 来Lab4AI一站式体验
进入Lab4AI.cn，找到【WeClone：从聊天记录创造数字分身的一站式解决方案】项目，我们有两种方式带您体验数字分身。
👉 项目指路： Lab4AI 项目页
方式一：直接使用Lab4AI的数据，体验数字分身
Lab4AI大模型实验室提供交互式对话，无需微调代码，就可以执行代码块，迅速体验交互过程。
方式二：使用自有数据打造数字分身
您可使用自己的聊天数据解锁数字分身。Lab4AI大模型实验室已准备好完整的环境、数据、算力支持，只需四步即可打造数字分身：获取聊天记录 --> 环境准备 --> 启动微调 --> 模型推理。
Step 1：获取聊天记录
Lab4AI大模型实验室提供的项目实践中以Telegram为例介绍了如何获取个人聊天记录。
1）导出聊天记录
在Telegram应用中，单击需要导出聊天记录的聊天对象，单击对话框右上角的省略号按钮，在弹出的选项中选择“Export chat history”,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（不同人聊天记录的文件夹一起放在 ./dataset/telegram）。
2）数据预处理
我们已经提供了数据处理代码，您根据自己的数据情况和训练需求，编辑配置文件，即可生成数据集相关的配置。
Step 2：环境准备
我们已经准备好了Conda 环境和项目依赖包。
Step 3：启动微调
直接运行下方代码块，即可执行微调。
Step 4：模型推理
在JupyterLab内打开一个终端页面用于启动服务。模型的API在终端窗口启动后进行聊天问题测试，模型的生成结果会保存在指定路径下。下方展示了微调前和微调后的对话效果，可以看出：
- 微调前，Assistant的回答并不专业，仅具备一些通用知识，无法简明扼要地向user索要订票所需的关键信息，并且经常回答过于冗长而被提前截断，未达到一位专业的航空公司订票客服的业务标准。
- 微调后，Assistant回答更加专业，能够了解user需求后简短地回问索取用户信息，并回复订票的结果。整个流程更加贴合常见的订票人工客服操作标准，可明显观察到Assistant学习到了订票客服的画风和话术。
03 | 结语
很多人可能会觉得 “训练数字分身很复杂”，但在Lab4AI大模型实验室，整个过程其实很简单：只要有足够的聊天记录或语料，跟着 WeClone 的步骤 —— 导出数据、预处理、微调模型、启动推理，就能拥有专属分身。
作为算力驱动的AI实践内容生态社区，它不是普通的代码仓库，而是集代码、数据、算力与实验平台于一体的平台，项目中预装虚拟环境，让您彻底告别“环境配置一整天，训练报错两小时”的窘境。
如果你也想有一个能替你处理事务、陪伴你的数字分身，不妨去Lab4AI.cn试试 WeClone 项目。或许你会发现，这个用聊天记录 “克隆” 出来的小帮手，能给你的生活带来很多意想不到的便利和温暖。
