1.WeClone

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随着大语言模型（LLM）和语音合成技术的快速发展，个性化AI代理的实现变得愈发可行。近期，一个名为 WeClone 的开源项目引起了开发者社区的关注。该项目旨在通过用户的微信聊天记录，训练出一个高度个性化的对话模型，从而实现“数字版的你”，在一定程度上探索“数字永生”的可能性。

具体功能：

• 支持从微信导出聊天记录，并自动处理成问答格式
• 基于LoRA方法、微调Qwen2.5-7B等模型，让LLM说话更像你
• 还能克隆语音，基于0.5B模型重现你的语气语调（配套子项目：WeClone-audio）
• 可部署到微信/QQ/飞书/企微等多平台，实现聊天式交互

项目链接：https://github.com/xming521/WeClone

WeClone 的核心流程包括数据采集、预处理、模型微调与部署应用四大模块。首先，项目支持从微信导出的原始聊天记录中提取结构化数据，并自动转换为问答对（QA Pair）格式，便于后续监督式微调使用。这一过程采用了正则表达式匹配与时序分析技术，确保上下文逻辑的连贯性。

在模型层面，WeClone 采用基于 LoRA（Low-Rank Adaptation）的参数高效微调方法，在 Qwen2.5-7B 等大语言模型基础上进行适配。LoRA 能够显著降低训练成本与资源消耗，使得用户仅需少量高质量对话样本即可实现较好的拟人效果。此外，项目配套子模块 WeClone-audio 基于轻量级 Tacotron 或 WavLM 模型，利用约 0.5B 参数规模的语音克隆网络，重现用户的语气语调，进一步增强数字分身的真实感。

• 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支持的其他模型和方法。

需要显存的估算值：

训练完成后，WeClone 支持将模型部署至多个即时通讯平台，如微信、QQ、飞书、企业微信等，实现跨平台的自然语言交互体验。部署方式包括本地服务端 API 接口、Docker 容器化部署以及轻量级 SDK 集成，满足不同场景下的需求。

对于开发者而言，WeClone 提供了完整的工程文档与实践指南，涵盖环境搭建（Python + PyTorch）、数据清洗、LoRA 微调配置、FlashAttention 加速优化、单卡/多卡分布式训练等关键技术细节。项目兼容主流深度学习框架，并针对 NVIDIA GPU 进行了性能优化，推荐使用 A100/H100 显卡以获得更好的训练效率。

需要注意的是`：

1. 模型表现受限于数据质量与模型容量：若聊天记录内容稀疏或风格不一致，可能导致生成结果不够稳定；
2. Windows 兼容性建议：项目主要面向 Linux 平台开发，Windows 用户建议使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）运行；
3. 版本迭代频繁：当前处于快速开发阶段，部分功能可能存在不稳定或接口变更情况；
4. 隐私与合规风险：聊天数据涉及大量个人敏感信息，必须严格遵守《个人信息保护法》等相关法律法规。

1.1 环境搭建

cuda安装(已安装可跳过)：LLaMA Factory

建议使用 uv，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：

git clone https://github.com/xming521/WeClone.git
cd WeClone
uv venv .venv --python=3.10
source .venv/bin/activate
uv pip install --group main -e .

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());"

（可选）安装FlashAttention，加速训练和推理：uv pip install flash-attn --no-build-isolation

note

训练以及推理相关配置统一在文件settings.json

1.2 数据预处理

请使用PyWxDump提取微信聊天记录。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或群聊，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。

• 项目默认去除了数据中的手机号、身份证号、邮箱、网址。还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）。
• 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.json的make_dataset_args。

python weclone/data/qa_generator.py

• 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。后续将增加大模型清洗数据的功能。

PyWxDump是一款用于获取账号信息(昵称/账号/手机/邮箱/数据库密钥)、解密数据库、查看聊天记录、备份导出聊天记录为html的工

• 核心功能

• （1）获取微信昵称、微信账号、微信手机号、微信邮箱、微信 KEY 的基址偏移
• （2）获取当前登录微信的微信昵称、微信账号、微信手机号、微信邮箱、微信 KEY、微信原始 ID（wxid_******）、微信文件夹路径
• （3）根据 key 解密微信数据库
• （4）合并多种类型数据库，方便统一查看

• 扩展功能

• （1）通过 web 查看聊天记录
• （2）支持导出聊天记录为 html、csv, 备份微信聊天记录
• （3）远程查看微信聊天记录（必须网络可达，例如局域网）

• 文档类

• （1）提供数据库部分字段说明
• （2）提供 CE 获取基址偏移方法
• （3）提供 MAC 数据库解密方法

• 其他功能

• （1）增加极简版 pywxdumpmini，只提供获取数据库密钥以及数据库位置的功能
• （2）支持微信多开场景，获取多用户信息等

1.3 模型训练

• 模型下载

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

• 配置参数并微调模型
• (可选)修改settings.json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lora_rank、lora_dropout等参数。
• 单卡训练

python weclone/train/train_sft.py

• 多卡训练 取消settings.json中deepspeed行代码注释，使用以下命令多卡训练：

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

1.4 推理

• 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.json的infer_args后，供后续推理时使用。

python weclone/eval/web_demo.py

• 使用接口进行推理

python weclone/server/api_service.py

• 使用常见聊天问题测试

有些答案比较抽象，主要原因是训练数据没有覆盖，可以通过ＲＡＧ来解决。测试结果在test_result-my.txt。

python weclone/server/api_service.py
python weclone/eval/test_model.py

1.5  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。

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1.5  部署

• 部署到聊天机器人

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 python weclone/server/api_service.py 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。

在这里插入图片描述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

1.8 问题解决

• 微调问题：LLaMA-Factory| FAQs | 常见问题

2.Second-Me

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Second Me 是一个开源AI身份系统，旨在为用户创建完全私有的个性化AI代理。它不仅仅是一个AI助手，而是一个能够代表用户真实自我的数字分身。通过本地训练和部署，Second Me 确保用户的数据完全由自己掌控，避免了传统AI系统中数据被大公司掌控的风险。

Second Me 的核心目标是保护用户的独特身份，同时为用户提供一种全新的方式在AI时代中表达自我。它支持全球互联，允许用户的AI代理与其他AI代理进行协作，形成一个去中心化的AI网络。这种设计不仅保护了用户的隐私，还为用户提供了更多的智能扩展可能性。

• 项目官网：https://www.secondme.io/
  
• github仓库：https://github.com/mindverse/Second-Me
  
• 论文：AI-native Memory 2.0: Second MeAI-native Memory: A Pathway from LLMs Towards AGI
  
• 教程：https://secondme.gitbook.io/secondme/tutorial
  
• Second Me的主要功能

• 个性化身份创建:用户将自己的记忆、经验和偏好上传训练成AI代理,代理能代表用户的真实自我。
• 多角色适应:根据不同的场景(如工作、社交、学习)自动切换角色,保持用户的核心身份不变。
• ChatMode:与用户直接对话,提供基于个人记忆的个性化回答爸。
• Bridge Mode:作为用户与外界的桥梁,增强需求表达和信息反馈。
• 隐私保护:Second Me的运行完全本地化,用户数据存储在本地也设备上。
• 智能记忆管理:支持快速识别模式、适应变化,与用户共同进化。

• Second Me的技术原理

• 分层记忆模型(HMM):

• L0(短期交互记忆):处理即时上下文信息,用在短期的交互和快速响应
• L1(自然语言记忆层):总结和存储用户的重要信息,如个人简介、偏好标签等。
• L2(AI原生记忆层):基于模型参数学习和组织记忆,进行复杂的推理和知识检索。

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• 个性化对齐架构(Me-alignment):基于强化学习技术,将用户的分散数据转化为深度个性化的理解,确保AI精准把握用户的偏好和行为模式。
• 去中心化网络:每个Second Me是一个独立的AI实体,基于点对点网络进行通信和协作,确保数据的隐私和安全性。
• 自动化训练管道:包括数据合成、过滤、监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)等步骤,确保模型的高效训练和个性化。
• 多智能体框架:支持与其他Al代理或专家模型协作,基于增强上下文信息和优化交互过程,为用户提供更精准的服务。
• 链式推理:在训练和推理过程中基于CoT风格,逐步推理和详细解释,提高模型的逻辑性和准确性。

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2.1 安装 Second Me 服务

1. 克隆仓库

git clone git@github.com:Mindverse/Second-Me.git
cd Second-Me

2. 设置环境

使用 make 命令（需要 Xcode 命令行工具）：

make setup

或者直接使用脚本：

./scripts/setup.sh

3. 启动服务

使用 make 命令：

make start

或者直接使用脚本：

./scripts/start.sh

2.2 启动 Second Me 平台

完成 make start 命令后，打开浏览器并访问 http://localhost:3000，即可进入 Second Me 平台。接下来，我们将逐步完成创建自己的 AI 自我：

1. 定义你的身份

在创建 Second Me 之前，你需要定义自己的身份。这是 Second Me 的核心基础：

• 在左侧边栏导航至 Create Second Me > Define Your Identity。
  
• 配置你的身份信息：
  
• Second Me 名称：为你的 Second Me 起一个名字。
  
• 简短个人描述：描述你的风格、驱动力和独特之处。
  
• Second Me 邮箱：填写一个邮箱地址，用于联系你的 Second Me。
  
• 确认无误后点击 保存。
  
• 点击 下一步：上传记忆，继续创建过程。
  

提示：上传的信息越多样化，Second Me 对你的理解就越准确。

2. 上传你的记忆

下一步是通过上传个人数据来让 Second Me 更了解你：

• 导航至 Create Second Me > Upload Your Memory。
  
• 选择适合的方式上传数据：
  
• 文本：直接在页面中输入文字。
  
• 文件：上传单个文件。
  
• 文件夹：上传整个文件夹，系统会自动整理。
  
• （未来支持连接应用程序和可穿戴设备！）
  
• 完成上传后，点击 下一步：训练。
  

提示： * 上传反映你思维模式、写作风格和知识领域的多样化内容。 * 避免上传过多文件，以免影响训练效率。

3. 训练 Second Me

最后一步是训练 Second Me，使其具备你的个性和能力：

• 导航至 Create Second Me > Train Second Me。
  
• 配置训练设置：
  
• 数据合成支持模型：选择记忆处理方式。
  
• 训练基础模型：选择适合你计算机性能的模型。
  
• 点击 开始训练，等待训练完成。
  

提示： * 选择适合你计算机性能的模型。 * 训练时间取决于上传数据的数量和复杂性，保持页面打开并耐心等待。

2.3 如何与 Second Me 交互

聊天模式

聊天模式允许你直接与 Second Me 进行交互：

• 导航至 Playground > Chat with Second Me。
  
• 输入消息并按 Enter，即可开始对话。
  
• 使用右侧的设置调整聊天体验：
  
• 记忆检索：控制记忆在对话中的作用。
  
• 系统提示：定义 Second Me 的行为模式。
  
• 温度值：调整创造性（0 = 精确，1 = 创意）。
  
• 点击 清除聊天，可以重新开始对话。
  

提示：通过调整设置，让 Second Me 适应不同场景需求。

角色扮演应用

角色扮演应用允许你为 Second Me 创建特定角色，用于不同场景：

• 导航至 Second Me Apps > Roleplay Apps。
  
• 浏览现有角色扮演应用，选择感兴趣的预设角色。
  
• 创建自定义角色：
  
• 点击右上角的 创建角色扮演应用 按钮。
  
• 为角色命名并描述其超能力。
  
• 调整角色风格以匹配你的需求。
  
• 点击 保存。
  

网络应用

网络应用支持你加入全球 Second Me 网络或创建协作空间：

• 导航至 Second Me Apps > Network Apps。
  
• 加入全球网络：
  
• 点击 加入 AI 网络。
  
• 启用 注册到网络，让其他用户发现你的 Second Me。
  
• 创建协作空间：
  
• 点击右上角的 创建新空间 按钮。
  
• 输入空间名称和任务描述。
  
• 邀请团队成员并点击 创建空间。
  

项目链接：

• https://github.com/xming521/WeClone
• https://github.com/mindverse/Second-Me/tree/master