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MirrorFlow

_{旧名：Qing-Digital-Self}

对话数据到训练闭环：数字分身 + 模型蒸馏

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MirrorFlow 提供一套端到端工具链：

对话数据 -> 清洗/提取 -> 可训练样本 -> 微调/蒸馏 -> 使用与评测。

当前主要支持两条路线：

• 数字分身：用你的聊天记录微调，尽量还原你的表达习惯（请看 Readme 的下端）
• 数据蒸馏：对齐输出结构、澄清方式、拒答习惯、工具调用行为

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Distill

[文章删除] X: @qqqqqf5
Telegram: 点击此处添加我的双向聊天

以下是使用Qwen2.5 1.5b Instruct + 我自己的数据训练的Lora + 修改过的System Prompt的训练结果

4o Lora + 仿4o System Prompt

仅Qwen原模型无SystemPrompt

数字分身

仓库也包含一套完整的数字分身教程与流程，包括：

• QQ/TG 数据提取
• 聊天数据清洗与转换
• LlamaFactory 微调流程
• 微调模型的测试与使用

点击此处快速开始
部分代码参考自 Weclone。

参与贡献

欢迎通过 Issues/PR 参与贡献。
若你想贡献数据，请只提交你有权分享的数据，并避免任何隐私/敏感信息。

租 GPU 成本很高。如果你愿意支持算力开销，可以先开 Issue 留言你偏好的方式（我会把它整理成稳定的赞助入口）。

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