openclaw安装教程？本地部署全流程图解

这里整理了一份OpenClaw本地部署的全流程图解和保姆级教程。我们将采用 “OpenClaw + Ollama + 本地模型” 的方案，这样能实现数据完全私有化，且无需消耗API费用。

下面是本地部署的整体架构和核心步骤，可以让你有一个宏观的理解：

flowchart TD
    A[开始本地部署] --> B[第一步：准备环境<br>硬件检查 & 软件安装]
    
    B --> C[第二步：安装Ollama<br>并拉取本地模型]
    
    C --> D{模型上下文窗口<br>≥16000 tokens?}
    
    D -- 否 --> E[定制模型<br>创建Modelfile<br>扩展上下文至32k]
    E --> F
    
    D -- 是 --> F[第三步：安装OpenClaw<br>npm全局安装]
    
    F --> G[第四步：运行配置向导<br>openclaw onboard]
    
    G --> H[第五步：对接Ollama模型<br>配置API地址和模型ID]
    
    H --> I[第六步：启动服务并验证<br>openclaw dashboard]
    
    I --> J[完成！<br>开始使用你的本地AI助理]

下面是详细的每一步操作指南。

第一步：部署前的准备工作

在开始之前，需要确保你的电脑软硬件达标，避免中途卡壳。

硬件要求：

GPU (显卡)：推荐 NVIDIA显卡，显存≥4GB。显存大小决定了你能跑多大的模型。4GB可以运行4B轻量模型（如Qwen2.5:4b），8GB及以上则可流畅运行7B-14B的量化模型。

内存 (RAM)：建议 ≥16GB，尤其是当你计划运行7B以上的模型时。

磁盘空间：预留 ≥20GB 的可用空间，推荐安装在SSD上以提升加载速度。

软件要求：

操作系统：Windows 10/11 (64位)，macOS 12+，或 Linux (Ubuntu 20.04+)。

Node.js：版本必须 ≥ v22.0.0。这是OpenClaw的运行基础。

PowerShell (Windows)：需要以管理员身份运行。

第二步：安装Ollama并准备本地大脑

Ollama 是一个出色的本地模型管理工具，可以帮助我们轻松运行大模型。

1. 安装Ollama：访问 [Ollama官方网站](https://ollama.com/) 下载对应你操作系统的版本并完成安装。

2. 验证安装：打开终端（或管理员PowerShell），输入以下命令，看到版本号即表示成功。

ollama --version

3. 拉取基础模型：这里推荐中文能力优秀的通义千问系列。根据你的显存，在终端中执行对应命令拉取模型。

# 显存≥4GB，可运行轻量版 (约2.5GB)
    ollama pull qwen2.5:4b
    
    # 显存≥8GB，推荐运行7B版 (约4.7GB)
    ollama pull qwen2.5:7b

第三步：为OpenClaw定制模型

这是一个容易被忽视但非常关键的步骤。OpenClaw要求对接的模型上下文窗口（可以理解为“临时记忆”）至少为16000 tokens，而Ollama下载的基础模型默认只有4096。因此我们需要定制一个“扩容版”。

在终端中逐条执行以下命令（以 qwen2.5:7b 为例，请将 <你的用户名> 替换为实际的Windows用户名）：

# 1. 切换到用户根目录
cd C:\Users\<你的用户名>

# 2. 创建一个名为 Modelfile 的配置文件，设定上下文窗口为32768
# (下面的命令是PowerShell语法，会直接生成文件)
@"
FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768
"@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile

# 3. 基于这个配置文件，创建一个名为 qwen2.5:7b-32k 的新模型
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

# 4. 验证新模型是否创建成功
ollama list  # 你应该能看到 qwen2.5:7b-32k 在列表中

第四步：安装并配置OpenClaw

现在，我们来安装主角OpenClaw，并将它与我们刚才定制的模型连接起来。

1. 安装OpenClaw：在终端中执行npm全局安装命令。

npm install -g openclaw

2. 验证安装：检查版本，确保安装成功。

openclaw --version

3. 启动配置向导：这是最关键的一步，OpenClaw将通过问答形式引导你完成设置。

openclaw onboard

4. 向导关键配置项：当向导提问时，请按照下表回答：

向导提问 你的操作 说明

Model/auth provider 拉到列表最后，选择 Custom Provider 因为我们不使用OpenAI等云服务，而是连接本地的Ollama。

API Base URL 输入 http://127.0.0.1:11434/v1 这是Ollama默认的API地址。

API Key 输入任意字符串，如 ollama 这个字段不能留空，但Ollama不验证它，所以随便填一个即可。

Endpoint compatibility 选择 OpenAI-compatible Ollama的接口是兼容OpenAI格式的。

Model ID 输入你定制的模型名： qwen2.5:7b-32k 注意：必须输入我们第三步创建的模型名字，否则会报错。

后续关于Skills/Hooks的提问 新手可全部选择 Skip for now 或 No 这些可以在部署成功后再按需安装。

配置完成后，如果看到 “Verification successful” 的提示，恭喜你，核心配置已大功告成！向导最后会显示你的 Web UI地址 (http://127.0.0.1:18789) 和一个临时的管理员Token，请务必保存好Token，首次登录需要使用。

第五步：启动并验证

1. 启动控制台：在终端中执行以下命令，它会自动在浏览器中打开OpenClaw的操作界面。

openclaw dashboard

2. 登录：浏览器打开后，按照提示输入刚才保存的管理员Token。

3. 首次对话验证：一切就绪后，你可以在聊天框里输入指令测试一下，比如 “你好，帮我计算一下 25 乘以 16 等于多少？”。如果OpenClaw能正常调用本地模型并给出正确答案，那么你的本地私有化部署就圆满成功了！

实用命令速查

为了方便后续使用，这里整理了一些常用命令：

openclaw status：查看OpenClaw核心服务（Gateway）的运行状态。

openclaw doctor：对OpenClaw环境进行全面体检，遇到问题时可以首先使用这个命令。

openclaw gateway restart：重启OpenClaw服务（修改配置后可能需要）。

ollama list：查看本地已安装了哪些Ollama模型。

进阶提示：云端部署

如果你希望有一个7×24小时在线、不受本地电脑关机影响的AI助理，可以考虑在云服务器上部署。阿里云提供了针对OpenClaw的一键部署镜像，整个过程可以简化到购买服务器 -> 放行端口 -> 配置API密钥三步，非常适合想要快速上手的用户。

整个部署过程中，最关键的就是用Modelfile为OpenClaw定制一个“超大内存”的模型。如果在配置向导或者登录时遇到任何问题，比如忘记了Token，随时可以再来问我～