使用场景

内容创作者使用 WeClone 来生成语音回复，增加与观众的互动。

企业通过 WeClone 提供自动化客服，改善客户服务体验。

个人用户利用 WeClone 创建数字分身，保持社交活动的持续性。

产品特色

使用微信聊天记录微调大语言模型，提高对话的自然度和准确性。

通过微信语音消息实现高质量声音克隆，让数字分身更具真实感。

支持多种平台的聊天机器人接入，包括微信、QQ、Telegram 等。

提供灵活的数据处理和模型微调选项，用户可以根据需求调整参数。

具备一定的数据预处理功能，自动去除敏感信息。

可通过 API 接口进行简单推理，便于集成到其他应用中。

适配多种硬件环境，提供详细的环境搭建指南。

提供详细的使用案例和文档，帮助用户快速上手。

使用教程

访问 WeClone 项目的 GitHub 页面并下载源代码。

使用 uv 创建新的 Python 环境并安装项目依赖。

提取微信聊天记录并准备 CSV 格式的数据文件。

执行数据预处理脚本以生成合适的训练数据集。

下载 ChatGLM3 模型并进行参数配置。

运行训练脚本进行模型微调。

启动 API 服务并进行简单的推理测试。

将 WeClone 部署到聊天机器人平台上。