"我告诉你，你给我记住了——购买力就是一切，能明白吗？"
户晨风不在的时候，谁来告诉你你是纯纯安卓？
HuChatFun 用 400+ 场直播语料微调了一个 AI 户晨风。它比真人更密集、比真人更爆——一个「浓缩版户晨风」。每句话都在判断你的购买力，每个回答都让你前程似锦。
免责：纯娱乐，非官方，AI 生成内容不代表户晨风本人观点。你废了不是他说的，是模型说的。
| 项 | 选型 |
|---|---|
| 基座模型 | Qwen3-8B（原 Qwen3.5-9B，因 Windows 兼容性问题已更换） |
| 微调方法 | QLoRA（4-bit NF4, LoRA r=32）— 迭代中 |
| 训练硬件 | RTX 5080 16GB |
| 推理部署 | Mac Mini M4 16GB → Ollama |
| 最终接入 | OpenClaw |
| 语料 | 户晨风直播文字稿 2024-2025（V2 当前使用范围） |
# 1. 数据清洗（按顺序跑）
python pipeline/step1_rough_clean.py
python pipeline/step2_segment.py
python pipeline/step3_score_filter.py
python pipeline/step4_build_pairs.py
python pipeline/step6_finalize.py
# 2. 训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python training/train.py
# 3. 合并 + 量化
python training/merge_lora.py
bash training/convert_gguf.sh
# 4. 部署
ollama create huchatfun -f deploy/Modelfile
ollama run huchatfuncorpus/ 原始语料（只读）
pipeline/ 数据处理脚本（step0-6）
data/
v1/ 第一版数据产物（已归档）
v2/ 第二版数据产物（当前）
training/ 训练、合并脚本
eval/ 评估脚本
deploy/ Ollama Modelfile
models/ 模型文件（不入库，含 v1/v2 LoRA）
logs/ 训练日志（run1, run2, ...）
docs/ 项目文档
tools/ 第三方工具（不入库）
详细目录结构见 docs/project_structure.md。
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