WeClone是一个有趣的开源项目，它利用微信聊天记录微调大语言模型，打造个性化的AI克隆人。但环境配置复杂，ServBay应运而生，它提供多版本Python一键切换、依赖管理和稳定运行环境，简化了WeClone的部署流程。用户无需成为运维专家，即可轻松体验AI克隆的乐趣。文章详细介绍了如何使用ServBay安装和运行WeClone，包括配置Python环境、获取项目代码、安装依赖、数据准备、模型微调和效果验证等步骤。

🛠️ WeClone 是一款开源项目，通过分析微信聊天记录，使用LoRA技术微调大语言模型，创建个性化的AI聊天克隆人，无需高性能计算机。

🐍 ServBay 简化了WeClone的部署过程，提供多版本Python环境一键切换功能，解决了Python版本兼容和环境隔离的问题，为WeClone提供稳定的运行基础。

📦 ServBay 解决了依赖管理难题，无论是使用pip还是uv，依赖包的安装过程都变得更加稳定，减少了版本冲突和依赖地狱的问题。

🚀 ServBay 为Qwen等大语言模型提供稳定纯净的运行环境，用户无需进行复杂的配置，即可专注于模型微调，快速打造专属AI克隆人。

📝 通过ServBay安装WeClone主要分为几个步骤：配置专属Python环境，获取WeClone项目代码并安装依赖，模型准备，数据准备、训练与推理实战

你的微信有没有一个许久不联系的人，但是你却不断打开TA的对话框，反复翻看。如果有一个工具，可以模仿TA说话的语气、风格，懂你的梗，甚至可以给你发语音，你会去使用吗？

最近，一个名为 WeClone 的开源项目就让这个科幻般的想法照进了现实！

github.com/xming521/We…

简单来说，WeClone 是个还挺酷的。它能巧妙地利用你日积月累的微信聊天记录，对诸如 Qwen2.5-7B 这样先进的大语言模型（LLM）进行“私人订制”般的微调。更赞的是，它采用了 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术，这意味着你不需要一台超级计算机，也能在相对较低的资源消耗下，训练出一个高度个性化的 AI 克隆人。从导出聊天记录、格式化数据，到启动微调进程，理论上，你就能拥有一个数字版的“聊天对象”，让它在赛博空间延续你和喜欢的人聊天艺术，甚至可以克隆你自己，让你左右互搏。

听起来是不是已经让你摩拳擦掌，迫不及待想拥有自己的“微信克隆人”了？然而，就像许多前沿的AI项目一样，从“哇哦！”到“终于搞定了！”，中间往往横亘着一座名为“环境配置”的喜马拉雅山。WeClone 项目虽然很贴心地推荐使用 uv 来管理 Python 环境——这无疑比传统的 venv + pip 组合拳优雅了不少——但对于不少跃跃欲试的朋友来说，Python 的版本兼容、层出不穷的依赖库、大语言模型那娇气的胃口，以及可能涉及到的 GPU 驱动和 CUDA 配置…… 呃，是不是已经开始头大了？难道想拥有一个自己的AI克隆人，就必须先成为半个运维专家吗？

别急，今天，我正是要为被这些“拦路虎”劝退的你，带来一剂“速效救心丸”……

ServBay：WeClone 部署的理想伙伴

就在我们为这些环境配置难题挠头之际，一款强大的工具——ServBay，带着它的“全家桶”向我们走来。ServBay 可不仅仅是一个简单的本地 Web 服务器管理软件，它更像是一个为开发者精心打造的一站式本地应用开发环境万金油，而它恰好能完美解决 WeClone 部署过程中的诸多痛点。

那么，ServBay 是如何施展它的“魔法”的呢？

多版本 Python，一键就绪 还记得为选择哪个 Python 版本、如何隔离环境而烦恼吗？ServBay 内置了从 Python 3.8 到最新稳定版的多个 Python 版本，供你一键切换。想为 WeClone 准备一个纯净、独立的 Python 3.14 环境在 ServBay 里点几下鼠标，瞬间搞定！再也不用担心系统自带 Python 或其他项目环境的干扰，为 WeClone 提供了一个坚如磐石的 Python 运行基础。

依赖管理？小菜一碟！ 有了 ServBay 提供的隔离 Python 环境作为坚实后盾，无论是使用传统的 pip 还是 WeClone 推荐的 uv pip install -r requirements.txt，依赖包的安装过程都会变得异常清爽和稳定。那些令人头疼的版本冲突、依赖地狱，在 ServBay 的庇护下，将大幅减少。你只需激活 ServBay 为你准备好的 Python 环境，然后放心大胆地安装 WeClone 所需的“装备”即可。

为大模型量身打造的“温床” 运行像 Qwen2.5-7B 这样的大语言模型，对环境的稳定性和纯净度有着更高的要求。ServBay 确保了你的 Python 运行时纯净无污染，不需要复杂的配置。这意味着你可以把宝贵的精力从繁琐的环境配置中解放出来，专注于模型微调的核心乐趣——让你的微信克隆人早日“诞生”。ServBay 就像是为你的大模型项目提供了一个稳定可靠的“发射台”。

一站式体验，效率起飞 更棒的是，ServBay 将这一切都整合在了一个统一的界面中。无需在多个终端窗口、不同的环境管理工具之间来回切换，一站式的体验显著提升了我们的开发效率。从启动服务到管理 Python 版本，再到打开项目终端准备运行 WeClone 的脚本，一切尽在掌握，行云流水。

可以说，ServBay 就像是为 WeClone 量身打造的“神助攻”，它扫清了部署道路上的诸多障碍，让我们可以更纯粹地享受创造 AI 克隆人的乐趣。接下来，就让我们看看如何利用 ServBay，一步步将 WeClone 部署起来！

实战教程：通过 ServBay 安装和运行 WeClone

理论说了这么多，是时候撸起袖子，看看 ServBay 如何让 WeClone 的部署变得触手可及。下面，我将一步步带你完成整个过程。

准备工作：工欲善其事，必先利其器

官方说要cuda安装，但NVIDIA已明确停止对macOS的CUDA支持，直接忽略就好。

安装 ServBay：首先，请确保你的电脑上已经安装了 ServBay。如果还没有，请前往 ServBay 官网下载并安装最新版本（www.servbay.com/download）。

步骤一：在 ServBay 中为 WeClone 配置专属 Python 环境

这是 ServBay 大显身手的第一个关键环节！

打开 ServBay：启动 ServBay 应用程序。

选择Python 版本：

在 ServBay 的主界面，左侧找到“软件包”点击进入 Python 版本管理。直接点击需要的版本下载即可

验证 Python 环境：

终端输入Python --version，出来了Python的版本号，说明环境已准备就绪.

步骤二：获取 WeClone 项目代码并安装依赖

现在，ServBay 已经为你铺平了 Python 环境的道路。直接可以获取 WeClone 项目代码并安装。

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

将配置文件模板复制一份并重命名为settings.jsonc，后续配置修改在此文件进行。

cp settings.template.jsonc settings.jsonc

训练以及推理相关配置统一在文件settings.jsonc

步骤三：模型准备

项目默认使用Qwen2.5-7B模型，LoRA方法对sft阶段微调，大约需要16GB显存。那既然现在ServBay已经支持千问Qwen3，我们就用Qwen3-7B模型吧。

下载Ollama

在 ServBay 的主界面，左侧找到“软件包”找到Ollama，ServBay支持了最新版本的Ollama 0.7，直接点击需要的版本下载即可

安装 Qwen3-8B 模型

在 ServBay菜单找到“AI”找到 Qwen3:8b 模型，点击下载

到了这一步，所有的准备工作都已经完成，接下来就可以开始处理聊天记录、并微调模型了。

步骤四：深入 WeClone：数据、训练与推理实战

数据准备：提取你的微信聊天记录

⚠️ 注意：请一定注意保护个人隐私，不要泄露个人信息 ⚠️

导出自己的微信聊天记录

存放数据：将聊天记录整体移动到 WeClone 项目的 ./dataset 目录下。最终结构应为 ./dataset/csv/联系人A/聊天记录.csv, ./dataset/csv/联系人B/聊天记录.csv 等。

数据预处理：清洗与格式化

默认处理：WeClone 项目默认会去除数据中的手机号、身份证号、邮箱和网址。自定义过滤：你可以在 settings.jsonc 文件中找到 blocked_words 禁用词词库，自行添加需要过滤的词句（包含禁用词的整句将被移除）。

weclone-cli make-dataset

当前主要支持时间窗口策略，通过 settings.jsonc 中的 make_dataset_args 进行配置

single_combine_time_window：将指定时间窗口内的单人连续消息通过逗号连接合并为一句。qa_match_time_window：根据时间窗口匹配问答对。

配置参数并微调模型：打造你的专属AI

(可选) 修改模型与参数：

在 settings.jsonc 文件中，你可以修改 model_name_or_path 和 template 来选择使用本地已下载好的其他兼容模型。通过调整 per_device_train_batch_size 以及 gradient_accumulation_steps 来控制显存占用。根据你的数据集数量和质量，可以修改 train_sft_args 中的 num_train_epochs（训练轮数）、lora_rank、lora_dropout 等超参数。

单卡训练： 在终端中执行：

weclone-cli train-sft

效果验证与推理：与你的克隆人对话

微调完成后，就可以测试你的 AI 克隆人了！

使用浏览器 Demo 简单推理： 这一步可以帮助你测试并找到合适的 temperature、top_p 等推理参数。确定后，可以修改 settings.jsonc 中的 infer_args 供后续使用。 在 ServBay 终端中执行：

weclone-cli webchat-demo

之后在浏览器中打开相应的地址即可与模型互动。使用接口进行推理： 启动一个 API 服务来进行推理：

weclone-cli server

使用常见聊天问题测试： WeClone 提供了一套不包含询问个人信息，仅有日常聊天的问题集来测试模型。 首先确保推理服务已启动 (weclone-cli server)，然后在另一个 ServBay 终端中执行：

weclone-cli test-model

测试结果将保存在 test_result-my.txt 文件中。

微调效果

以下是官方给出的使用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。

后续还可以部署到QQ、微信上，真正“复活”聊天对象，或者克隆一个自己出来，作为自己的私人助理，专门应付上级领导 代替你回复消息，处理日常事务。

总结

WeClone是一个有争议的项目，但也不能阻止它的爆火。

ServBay，则扮演了那位不可或缺的“神队友”，它凭借其一键式的 Python 环境管理、对 Qwen3 等大模型运行环境的稳定支持，以及整体的便捷性和隔离性，彻底将部署和体验 WeClone 的门槛拉到了“新手友好”的级别，大大降低了AI使用的门槛。你不再需要成为环境配置专家，就能轻松踏上打造专属 AI 分身的奇妙旅程。