要在 OpenClaw 中配置本地化部署的大模型，其核心原理是让它通过类似 OpenAI 的 API 接口来连接你本地的模型服务。下面为你提供两种主流方案的操作路径和关键配置。
🤖 两种主流本地模型连接方案
你可以根据需求选择其中一种方案。这里对两种方案的关键信息进行说明，以帮助你选择：
1. 方案一：使用 Ollama
- 核心工具: Ollama
- 适用模型: Llama、Mistral、Qwen 等社区热门模型
- 主要优点: 安装和模型管理非常简单，几乎开箱即用。
- 配置关键点: 将 OpenClaw 的模型提供商配置为 OpenAI 兼容格式，指向 。
- 最佳场景: 快速在个人电脑（尤其是 macOS）上体验和测试。
2. 方案二：使用 vLLM
- 核心工具: vLLM
- 适用模型: 支持更多模型，尤其适合需要高性能推理的场景。
- 主要优点: 推理速度快，吞吐量高，对 GPU 利用更高效。
- 配置关键点: 配置指向 （vLLM 默认地址）。
- 最佳场景: 对速度有要求，或需要部署更复杂、更大的模型。
🔧 详细配置步骤（以 vLLM 方案为例）
以下步骤基于 Razer AI 的技术文档提供的实践方法：
- 部署本地模型服务
首先，你需要使用 vLLM 在本地启动一个模型服务。例如，在终端运行：服务启动后，可以通过访问 来验证服务是否正常。
- 修改 OpenClaw 配置文件
打开 OpenClaw 的配置文件（通常位于 或 ），找到 部分，参照以下结构进行修改：关键参数说明：
- ：指向你本地 vLLM 服务的地址。
- ：本地服务通常不需要真正的密钥，可填写 等任意字符串。
- 和 ：填写你部署的模型标识和自定义名称。
- ：将默认代理使用的模型设置为你的本地模型。
- 重启 OpenClaw 网关
修改保存配置文件后，重启 OpenClaw 网关服务以使配置生效：
✅ 后续验证与使用
重启后，你可以通过 Web 控制台 () 或 终端界面与助手对话。进行简单提问，如果它能正常回复，说明本地模型配置openclaw成功。
💡 重要提醒
- 性能基础：本地模型的效果和速度，高度依赖于你的电脑硬件（尤其是 GPU 显存和内存）。复杂任务对硬件要求较高。
- 灵活调整：配置文件中的 （上下文长度）和 （生成最大token数）等参数，需要根据你实际部署的模型能力和硬件情况来调整。
- 安全须知：OpenClaw 被设计为具有高度的系统访问权限，请始终在可信环境中运行。
如果你在配置具体某一步（比如模型服务启动失败，或配置文件格式报错）时遇到问题，可以告诉我更多的错误信息，我能帮你一起分析。
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