Ubuntu/Debian

openclaw AI小龙虾攻略 2026-04-09 2

OpenClaw 是一个备受关注的多模态AI项目，但国内用户直接访问其官方资源（GitHub, Hugging Face）可能会遇到速度慢或连接不稳定的问题，本指南将提供针对国内环境的优化方案。

Ubuntu/Debian-第1张图片-官方获取 | OpenClaw下载 - openclaw官网

核心思路

镜像与加速：利用国内镜像源下载代码、模型和依赖。
分而治之：将程序（代码）和数据（模型）分开处理，分别采用最适合的下载方式。
环境准备：确保您的本地环境（尤其是GPU驱动）已就绪。

第一步：准备环境

1 系统与驱动

操作系统：推荐 Ubuntu 20.04/22.04 LTS 或 Windows 10/11（WSL2 体验更佳），macOS（Apple Silicon）也可运行部分功能。
GPU 驱动：如果您使用NVIDIA GPU，请务必安装最新版的 NVIDIA 显卡驱动。
CUDA 工具包：建议安装 CUDA 11.8 或 12.1，与PyTorch等深度学习框架版本匹配，可以从清华大学CUDA镜像或NVIDIA官网下载。

2 安装 Conda（包管理利器）

强烈建议使用 Miniconda 或 Anaconda 创建独立的Python环境，避免依赖冲突。

国内镜像下载：
- 清华大学开源软件镜像站：Miniconda 镜像
- 选择合适的版本（如 Miniconda3-py310_24.3.0-0-Linux-x86_64.sh）下载并安装。

配置 Conda 国内镜像（加速安装包下载）：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

3 安装 Git

用于拉取代码。

# CentOS/RHEL
sudo yum install git

第二步：获取 OpenClaw 代码

1 直接从官方仓库克隆（如果网络通畅）

git clone https://github.com/OpenGVLab/OpenClaw.git
cd OpenClaw

2 GitHub 访问慢，使用代理或镜像

方法A：使用 ghproxy 代理（推荐）：

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/OpenGVLab/OpenClaw.git
cd OpenClaw

方法B：使用 Gitee 等国内镜像（需寻找第三方同步的仓库）：
- 在 Gitee 上搜索 “OpenClaw”，看是否有热心开发者同步的镜像仓库。
- 如果有,使用 Gitee 的克隆地址即可，速度会快很多。

第三步：安装 Python 依赖

进入项目目录后,创建并激活 Conda 环境，然后安装依赖。

# 创建新环境，Python版本建议3.9或3.10
conda create -n openclaw python=3.10 -y
conda activate openclaw
# 安装 PyTorch 及其 CUDA 支持（使用国内镜像）
# 请根据您的CUDA版本访问 https://pytorch.org/get-started/locally/ 查看对应命令，并使用 `-i` 指定镜像源
# 对于 CUDA 11.8：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 或者使用清华 PyPI 镜像安装稳定版（可能版本稍旧）
pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装项目其他依赖（使用清华镜像加速）
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# requirements.txt 中有从 GitHub 直接安装的包，可能需要单独处理或寻找替代

第四步：下载模型文件（关键步骤）

OpenClaw 依赖多个大型预训练模型（如 InternVL, Llama等），直接从 Hugging Face 下载可能非常慢。

1 模型来源

Hugging Face Hub 官方：https://huggingface.co/OpenGVLab
ModelScope 魔搭社区（国内首选）：https://modelscope.cn/organizations/OpenGVLab
ModelScope 是阿里旗下的模型社区，国内下载速度极快，并且官方已将模型同步至此。

2 下载方式

使用 modelscope 库（推荐）

pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后在代码中,或者使用其命令行工具加载模型，它会自动从国内镜像下载。 示例代码片段：

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('OpenGVLab/OpenClaw-7B', cache_dir='./models')

使用 huggingface-cli 并配置镜像

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download --resume-download OpenGVLab/OpenClaw-7B --local-dir ./models/OpenClaw-7B

手动下载（备选）
1. 在 ModelScope 网站找到对应模型页面（如 OpenGVLab/OpenClaw-7B）。
2. 通常页面会有“下载”或“Files”选项卡，列出所有文件。
3. 您可以使用迅雷、IDM 等支持多线程的下载工具，手动下载每个文件（注意 .bin 或 .safetensors 文件可能很大）。
4. 将所有下载的文件按照原始目录结构,放置到项目目录下的 ./models/OpenClaw-7B 文件夹中。

第五步：配置与运行

设置模型路径：在项目的配置文件（通常是 configs/ 目录下的 yaml 或 py 文件）或环境变量中，将模型路径指向您本地下载的目录（./models/OpenClaw-7B）。

运行示例：根据项目的 README.md 或官方文档，运行提供的示例脚本。

# 示例命令，具体请以项目文档为准
python demo/cli_demo.py --model-path ./models/OpenClaw-7B
# 或者运行 Web UI
python web_demo.py --model-path ./models/OpenClaw-7B

常见问题与技巧（国内特供）

下载中断：大模型下载很容易中断，使用 huggingface-cli 时加上 --resume-download 参数可以断点续传。
磁盘空间：确保有充足的硬盘空间（通常需要 50GB+ 用于模型和依赖）。
网络问题：pip 安装某些包失败，可以尝试：
- 切换其他国内源（阿里云、腾讯云、豆瓣）。
- 使用 --proxy 参数配置代理（如果您有稳定的国际网络代理）。
社区支持：
- GitHub Issues：有问题先在官方仓库的 Issues 里搜索。
- 国内平台：在知乎、CSDN、Bilibili 等平台搜索 “OpenClaw 教程” 或 “OpenClaw 部署”，通常会有中文博主分享详细经验和避坑指南。

总结流程图（国内版）

[准备 Conda + 国内镜像] --> [通过 ghproxy 或 Gitee 克隆代码]
                               |
                               v
                [创建环境，用国内源安装 PyTorch 和依赖]
                               |
                               v
       [核心] [从 ModelScope 或使用 HF Mirror 下载模型文件]
                               |
                               v
             [在配置中指定本地模型路径，启动应用]

希望这份针对国内网络的指南能帮助您顺利部署和使用 OpenClaw！

标签： Linux系统操作系统

本文地址： https://zu-openclaw.com.cn/post/579.html