通过本地部署和简单的试用，我认为他还是适合一些喜欢折腾的用户，一般人可能还不够能信任一个 AI 随意操作自己电脑，我们静待更好的 AI 产品，真正提升。

至此，我们完成了使用 LLaMA-Factory 进行微调推理的核心流程，更多功能可以参考官网或者知乎的教程：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md。

《3分钟：用微信聊天记录训练AI分身》介绍了一个开源项目WeClone，通过微信聊天记录微调大语言模型（如Qwen2.5-7B），快速创建个人数字分身。操作步骤包括：1）申请云服务器（推荐算多多平台）；2）使用PyWxDump导出微信聊天记录；3）预处理数据并训练模型（仅需几分钟）；4）通过Web服务与AI分身对话。该项目实现了个性化AI的快速部署，适合技术爱好者体验。详细教程和工具链已在GitH

（上一篇介绍了 linux 下的 Z-Image 部署，有一些同学反馈电脑都是window的，这里我昨天回家搞了几个小时，针对windows单独介绍下）由于众所周知的原因，国内环境访问 github、huggingface 等非常困难，而很多同学即使有了科学上网，也很难做到快速稳定地下载大模型、代码库等资源。这篇文章我就介绍一下如何在纯国内环境下，本地部署 Z-Image + Comfyui 的文

由于众所周知的原因，国内环境访问 github、huggingface 等非常困难，而很多同学即使有了科学上网，也很难做到快速稳定地下载大模型、代码库等资源。这篇文章我就介绍一下如何在纯国内环境下，本地部署 Z-Image + Comfyui 的文生图服务。