OpenClaw单机部署_OpenClaw单机部署详解

  如果您希望在本地机器上运行OpenClaw进行模型推理或开发调试，但遇到环境配置失败、依赖冲突或服务无法启动等问题，则可能是由于系统组件缺失、Python版本不兼容或Docker未正确初始化所致。以下是完成OpenClaw单机部署的具体步骤：

  一、基于Docker Compose的标准化部署

  该方式通过预定义的docker-compose.yml文件统一拉取镜像、配置网络与挂载卷，避免手动构建镜像带来的版本偏差和路径错误，适用于Linux与macOS系统且已安装DockerEngine及docker-compose v2.0+。

  1、创建专用部署目录并进入：

  mkdir -p ~/openclaw-deploy && cd ~/openclaw-deploy

  2、下载官方提供的docker-compose.yml配置文件：

  wget 

  3、确认当前用户已加入docker组并重启Docker服务：

  sudo usermod -aG docker $USER && sudo systemctl restart docker

  4、执行后台部署：

  docker compose up -d

  5、验证容器运行状态：

  docker compose ps | grep "running"

  6、检查日志确认核心服务就绪：

  docker compose logs -f api-server | grep "Uvicorn running onhttp://0.0.0.0:8000"

  二、使用conda环境的手动部署

  该方式绕过容器化依赖，直接在宿主机Python环境中安装OpenClaw所需包，适合需要深度定制模型加载逻辑、调试底层CUDA调用或受限于企业内网无法拉取Docker镜像的场景。

  1、新建并激活Python 3.10独立环境：

  conda create -n openclaw-py310 python=3.10 && conda activateopenclaw-py310

  2、安装PyTorch对应CUDA版本(以CUDA 11.8为例)：

  pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url 

  3、克隆OpenClaw源码仓库并切换至稳定分支：

  git clone 

  4、安装项目依赖与可编辑模式包：

  pip install -e ".[dev]"

  5、下载默认模型权重至指定路径：

  python -m openclaw.utils.download_weights --model_name default --save_dir~/.openclaw/models

  6、启动API服务进程：

  uvicorn openclaw.api.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

  三、windows平台WSL2桥接部署

  该方式利用Windows Subsystem for Linux 2提供类Linux运行时环境，解决原生Windows下DockerDesktop资源占用高、NVIDIA驱动支持弱及路径权限异常等问题，要求已启用WSL2并安装Ubuntu 22.04发行版。

  1、在PowerShell中启用WSL2功能并重启：

  dism.exe /online /enable-feature/featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

  dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all/norestart

  2、下载并安装WSL2内核更新包，然后设置默认版本为2：

  wsl --set-default-version 2

  3、从Microsoft Store安装Ubuntu 22.04，并首次启动完成初始化。

  4、在Ubuntu终端中安装Docker CE：

  curl -fsSL  | sh && sudo usermod -aG docker$USER

  5、退出并重新登录Ubuntu，验证Docker可用性：

  docker run hello-world

  6、在WSL2中执行与“一、基于Docker Compose的标准化部署”完全相同的步骤4至6。