前情提要

我计划把微信聊天记录导出来，然后想训练一个模型，根据我的DellG15 5520 32G+1T RTX3060 6G的设备上能够训练那种模型呢？以及我如何拿聊天记录制作一个分析总结. 导出的JSON，CSV等格式的数据可以用来训练大语言模型，已经有网友成功利用自己的聊天记录训练chatglm3，做出一个数字化的自己.

🧩 一、我的硬件能训练什么模型？

模型类型	参数规模	是否可在你电脑上训练	说明
Embedding / 分类模型	<100M	✅ 轻松	可用于情感分析、关键词提取、话题分类
微调 LoRA 小型语言模型	1B～7B	⚠️ 可行（推荐 3B～6B）	通过LoRA、QLoRA、PEFT等低显存微调技术
全参数训练（from scratch）	>1B	❌ 不现实	训练成本太高，显存不足
ChatGLM3-6B / Qwen1.5-4B / Gemma-2B 等微调	2B～6B	✅ 适合	可以基于你微信聊天数据微调，做“数字化自己”
Embedding + RAG 检索增强生成（不训练）	—	✅ 推荐	不用训练，只需向量化和知识检索，也能表现得像你

👉 结论：
我的RTX3060（6GB显存）足够支撑：

LoRA / QLoRA 微调 ChatGLM3-6B、Qwen1.5-4B、Gemma-2B
或使用 RAG 知识库增强方案（更轻量）

💬 二、微信聊天记录的准备

1️⃣ 数据导出

可以通过以下方式导出微信聊天记录：

微信电脑版 + WeChatExporter 工具
可导出为 .json 或 .csv
或使用 iOS/iTunes 备份提取工具
导出数据库后转为 CSV/JSON。

建议最终整理成以下结构：

[
  {
    "timestamp": "2024-08-10 22:34:01",
    "sender": "我",
    "message": "今晚去吃火锅吗？"
  },
  {
    "timestamp": "2024-08-10 22:34:10",
    "sender": "朋友A",
    "message": "好啊，约哪？"
  }
]

🔍 三、聊天记录可做的分析项目

你可以先从 数据分析与总结 入手，再决定是否训练模型。

📊 1. 数据分析方向

目标	方法	工具
聊天情绪分析	使用情感分类模型（如Hugging Face的 `distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english` 或中文 `uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese`）	Python + Transformers
常见话题聚类	文本向量化 + KMeans 聚类	sklearn
关键词提取	TF-IDF / TextRank	jieba, sklearn
沟通风格分析	统计“我”、“你”、“我们”出现频率等	Python
每日聊天趋势	时间序列可视化	pandas + matplotlib

🧠 四、想要“数字化自己”的两种路径

下面是两种可行方案，根据你的目标和资源选择：

🚀 方案A：RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识增强型人格模型【推荐】

特点： 不需要训练模型，只需把你的聊天记录向量化，存入数据库。
当你提问时，它会自动检索你过去类似的语句回答，像你一样聊天。

步骤：

数据清洗：
- 去除系统消息、图片提示、语音提示等
- 保留纯文本

向量化处理：

1
2
3

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("BAAI/bge-large-zh-v1.5")
embeddings = model.encode(["今晚去吃火锅吗？", "好啊，约哪？"])

存入向量数据库：
使用 FAISS 或 Chroma：

1
2
3

import faiss
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)

问答阶段：
- 用户提问 → 检索相似聊天片段 → 拼接进Prompt → 交给大模型回答。
- 类似 LangChain 的工作流程。
运行环境建议：
- python 3.10+
- 安装：pip install langchain chromadb sentence-transformers faiss-cpu

✅ 优点： 不训练，速度快，占用小
❌ 缺点： 无法完全模仿语言风格，只能“参考”你说过的话。

🧬 方案B：LoRA 微调你自己的“人格语言模型”

目标： 让模型学会你的表达方式、语气与常用句式。

步骤概要：

准备数据

按以下格式整理成 Alpaca 或 ChatGLM 格式：

{
  "instruction": "和朋友说今晚吃火锅",
  "input": "",
  "output": "好啊，去吃吧！要不要叫上他们？"
}

选择微调基底模型
- ChatGLM3-6B
- Qwen1.5-4B
- Gemma-2B
使用 QLoRA 训练（低显存方案）
1
pip install transformers peft bitsandbytes datasets accelerate
然后用 Hugging Face 提供的 run_clm_lora.py 脚本进行训练。

导出与推理

将微调权重合并后推理运行：

1 2	from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("你的模型路径", device_map="auto")

✅ 优点： 模型更像“你”，个性化明显
❌ 缺点： 显存吃紧，需控制 batch size & seq_len（如 batch=1, seq=512）

🧰 五、你的环境配置建议

项目	推荐配置
操作系统	Ubuntu 24.04
CUDA	12.1+
Python	3.10+
驱动	NVIDIA 550+
虚拟环境	`conda` 或 `venv`
依赖	`transformers`, `datasets`, `peft`, `bitsandbytes`, `faiss`, `langchain`

📘 六、进阶目标（逐步实现）

阶段	目标	实现方向
🔹 初级	聊天记录情感与话题分析	pandas + huggingface
🔹 中级	构建RAG人格对话系统	LangChain + Chroma
🔹 高级	LoRA 微调你的专属语言模型	ChatGLM3/Qwen 微调
🔹 终极	部署到网页端，作为AI“数字分身”	FastAPI + Vue/React + WebSocket语音对话

选择更具挑战和成就感的方向：LoRA 微调你自己的专属人格模型。
这条路线能让模型真正学会你的语气、说话方式、思维逻辑，逐渐变成“数字化的你”。
下面（基于 Dell G15 5520：i7-12700H / 32GB RAM / RTX3060 6GB / Ubuntu 24.04）制定一份 从0开始的完整 LoRA 微调路线图，包括：

🧠 ChatGLM3 / Qwen / Gemma LoRA 微调你的微信人格模型指南

一、项目总览

项目阶段	目标	说明
① 数据准备	从微信导出、清洗、转格式	转为模型可读的 jsonl 数据集
② 环境准备	安装 CUDA + PyTorch + 依赖	确保 transformers 能调用GPU
③ 模型选择	ChatGLM3-6B / Qwen1.5-4B / Gemma-2B	根据显存与语料风格选择
④ LoRA 微调	训练人格语言模型	使用 QLoRA 技术节省显存
⑤ 模型合并与测试	生成“数字你”模型	与原模型合并并在本地聊天
⑥ 部署	Web端或终端对话	可扩展为 AI 分身系统

二、阶段①：数据准备

1️⃣ 微信导出

使用 “WeChat Exporter” 导出为 .json 或 .csv 文件（推荐 .json）。

示例原始数据：

[
  {"sender": "我", "message": "今晚去吃火锅吗？", "timestamp": "2024-10-01 20:32"},
  {"sender": "朋友A", "message": "好啊，哪家？"},
  {"sender": "我", "message": "就老地方。"}
]

2️⃣ 数据清洗脚本（Python）

import json

def build_dataset(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)

    dialogues = []
    history = []
    for item in data:
        if item["sender"] == "我":
            if history:
                dialogues.append({
                    "instruction": "朋友说：" + history[-1],
                    "input": "",
                    "output": item["message"]
                })
            history.append(item["message"])
        else:
            history.append(item["message"])

    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for d in dialogues:
            f.write(json.dumps(d, ensure_ascii=False) + "\n")

build_dataset("wechat.json", "wechat_lora_dataset.jsonl")

输出的 wechat_lora_dataset.jsonl 就是 Alpaca格式数据集，可直接用于LoRA训练。

三、阶段②：环境准备

✅ 1. 安装基础依赖

conda create -n wechat-lora python=3.10 -y
conda activate wechat-lora

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers datasets peft bitsandbytes accelerate

✅ 2. 检查CUDA是否可用

1	python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"

输出应类似：

1	True RTX 3060 Laptop GPU

四、阶段③：模型选择建议

模型	参数量	中文能力	显存需求（LoRA）	优点
ChatGLM3-6B	6B	很强	5.5GB↑	自带指令对齐、开放LoRA接口
Qwen1.5-4B	4B	很强	5GB↑	性能高，推理快
Gemma-2B	2B	中等	3.5GB↑	轻量、适合初次训练

👉 建议选 ChatGLM3-6B（最成熟、中文好）。

五、阶段④：LoRA 微调配置

假设数据集路径为 ./dataset/wechat_lora_dataset.jsonl

🧩 训练脚本（QLoRA 版）

创建文件 train_lora.py：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset
from peft import LoraConfig, get_peft_model
import torch

MODEL_NAME = "THUDM/chatglm3-6b"
DATA_PATH = "./dataset/wechat_lora_dataset.jsonl"
OUTPUT_DIR = "./output/wechat-glm3-lora"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True
)

dataset = load_dataset("json", data_files=DATA_PATH, split="train")

def tokenize(batch):
    text = [f"指令：{i['instruction']}\n回复：{i['output']}" for i in batch]
    return tokenizer(text, truncation=True, max_length=512)
    
tokenized = dataset.map(lambda x: tokenize(x["text"]), batched=True)

lora_config = LoraConfig(
    r=8, lora_alpha=16, target_modules=["query_key_value"],
    lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

args = TrainingArguments(
    per_device_train_batch_size=1,
    gradient_accumulation_steps=4,
    warmup_steps=50,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=2e-4,
    fp16=True,
    logging_steps=10,
    output_dir=OUTPUT_DIR,
    save_total_limit=2,
    save_strategy="epoch",
    optim="adamw_torch"
)

trainer = Trainer(model=model, args=args, train_dataset=tokenized)
trainer.train()

model.save_pretrained(OUTPUT_DIR)

运行：

1	python train_lora.py

🚀 训练完成后会生成一个 adapter_model.bin，这是“人格权重文件”。

六、阶段⑤：合并与测试

合并LoRA权重并推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

base_model = "THUDM/chatglm3-6b"
adapter_model = "./output/wechat-glm3-lora"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model, device_map="auto", trust_remote_code=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter_model)

model.eval()

while True:
    query = input("你: ")
    response, _ = model.chat(tokenizer, query, history=[])
    print("数字你:", response)

七、阶段⑥：可视化 & 部署

模式	工具	说明
命令行聊天	上述脚本	最轻量
Web 聊天	`Gradio`	`pip install gradio`
桌面端	PyQt5 / Electron	可嵌语音识别
网页端部署	FastAPI + Vue/React	未来扩展方向

八、进一步升级方向

目标	方案
语音输入输出	加入 `SpeechRecognition` + `Edge-TTS`
长期记忆系统	SQLite 记录上下文与情绪
知识增强	加入 FAISS 检索你历史消息（Hybrid模式）
多人格	不同语料训练多LoRA人格文件，自由切换

✅ 最终结果

得到一个能像你自己说话的 ChatGLM3 微调模型，
语气、用词、表达都来自你真实的微信聊天记录。
它能成为“数字人格分身”，在本地完全运行，无需联网，安全私密。