xming521/WeClone

这是什么？

核心功能

• 01将 Telegram 聊天记录导出并预处理为训练数据集。
• 02支持 LoRA 微调大模型，并可加入图片数据进行多模态训练。
• 03自动过滤手机号、邮箱等隐私信息，并支持自定义屏蔽词。
• 04提供浏览器对话示例和兼容 OpenAI 格式的推理 API。
• 05可将训练好的模型接入 Discord、Telegram、Slack 及微信机器人。

适用场景

• 为个人或好友群组打造以自己语气回复的 AI 分身。
• 在本地用对话数据微调大模型进行实验。
• 通过 AstrBot 或 LangBot 在 Discord、Slack 上部署风格化聊天机器人。

快速上手

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   克隆仓库并创建 Python 环境

   git clone https://github.com/xming521/WeClone.git && cd WeClone
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   使用 uv 安装依赖

   uv pip install --group main -e .
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   复制配置模板为 settings.jsonc

   cp examples/tg.template.jsonc settings.jsonc
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   预处理聊天数据

   weclone-cli make-dataset

使用前须知

• !训练需要 CUDA 12.6 及以上的 GPU 环境，7B 模型 LoRA 微调通常需要约 16GB 以上显存。
• !Windows 环境未经严格测试，建议使用 WSL。
• !项目仍在快速迭代中，效果和接口可能变化。
• !采用 AGPL-3.0 许可证，修改后用于网络服务时需开放源代码。

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常见问题

WeClone 是什么？

利用导出的聊天记录微调大模型，打造模仿你说话风格的数字分身，并可部署到聊天机器人平台。 WeClone 是一套从个人聊天记录生成数字分身的一站式工具，覆盖聊天数据导出、预处理、模型微调和部署全流程。

WeClone 可以免费使用吗？用的什么许可证？

WeClone 以 AGPL-3.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

WeClone 还在维护吗？

活跃维护中。WeClone 最近一次提交是在 2026年10月18日。

WeClone 适合用来做什么？

为个人或好友群组打造以自己语气回复的 AI 分身。 在本地用对话数据微调大模型进行实验。 通过 AstrBot 或 LangBot 在 Discord、Slack 上部署风格化聊天机器人。

WeClone 怎么安装和运行？

克隆仓库并创建 Python 环境: git clone https://github.com/xming521/WeClone.git && cd WeClone 使用 uv 安装依赖: uv pip install --group main -e . 复制配置模板为 settings.jsonc: cp examples/tg.template.jsonc settings.jsonc 预处理聊天数据: weclone-cli make-dataset

在哪里获取 WeClone？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/xming521/WeClone