核心功能✨

• 💬 使用微信聊天记录微调LLM
• 🎙️ 使用微信语音消息➕0.5B大模型实现高质量声音克隆 👉WeClone-audio
• 🔗 绑定到微信机器人，实现自己的数字分身

特性与说明📋

Tip

新特性：WeClone-audio 模块，支持对微信语音进行克隆。

Important

微调LLM最终效果很大程度取决于聊天数据的数量和质量

硬件要求

目前项目默认使用chatglm3-6b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，占用显存更少，需要自行修改模板的system提示词等相关配置。

需要显存的估算值：

方法	精度	7B	14B	30B	70B	xB
Full (bf16 or fp16)	32	120GB	240GB	600GB	1200GB	18xGB
Full (pure_bf16)	16	60GB	120GB	300GB	600GB	8xGB
Freeze/LoRA/GaLore/APOLLO/BAdam	16	16GB	32GB	64GB	160GB	2xGB
QLoRA	8	10GB	20GB	40GB	80GB	xGB
QLoRA	4	6GB	12GB	24GB	48GB	x/2GB
QLoRA	2	4GB	8GB	16GB	24GB	x/4GB

环境搭建

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xcodec（音频克隆）功能的依赖：

git clone https://github.com/xming521/WeClone.git
cd WeClone
uv venv .venv --python=3.9
source .venv/bin/activate
uv pip install --group main -e . 

Note

训练以及推理相关配置统一在文件settings.json

数据准备

请使用PyWxDump提取微信聊天记录。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./data目录即可，也就是不同人聊天记录的文件夹一起放在 ./data/csv。 示例数据位于data/example_chat.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 ./make_dataset/csv_to_json.py 脚本对数据进行处理。

在同一人连续回答多句的情况下，有三种处理方式：

文件	处理方式
csv_to_json.py	用逗号连接
csv_to_json-单句回答.py(已废弃)	只选择最长的回答作为最终数据
csv_to_json-单句多轮.py	放在了提示词的'history'中

模型下载

首选在Hugging Face下载ChatGLM3 模型。如果您在 Hugging Face 模型的下载中遇到了问题，可以通过下述方法使用魔搭社区，后续训练推理都需要先执行export USE_MODELSCOPE_HUB=1来使用魔搭社区的模型。
由于模型较大，下载过程比较漫长请耐心等待。

export USE_MODELSCOPE_HUB=1 # Windows 使用 `set USE_MODELSCOPE_HUB=1`
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git

魔搭社区的modeling_chatglm.py文件需要更换为Hugging Face的

配置参数并微调模型

• (可选)修改 settings.json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num_train_epochs、lora_rank、lora_dropout等参数。

单卡训练

运行 src/train_sft.py 进行sft阶段微调，本人loss只降到了3.5左右，降低过多可能会过拟合，我使用了大概2万条整合后的有效数据。

python src/train_sft.py

多卡训练

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

使用浏览器demo简单推理

python ./src/web_demo.py 

使用接口进行推理

python ./src/api_service.py

使用常见聊天问题测试

python ./src/api_service.py
python ./src/test_model.py

部署到聊天机器人

AstrBot方案

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 ./src/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
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 reminder，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。

itchat方案（已弃用）

[!IMPORTANT] 微信有封号风险，建议使用小号，并且必须绑定银行卡才能使用

python ./src/api_service.py # 先启动api服务
python ./src/wechat_bot/main.py 

默认在终端显示二维码，扫码登录即可。可以私聊或者在群聊中@机器人使用。

截图

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