一、部署前环境准备

1.1 基础环境要求

OpenClaw作为基于大模型的对话系统，对部署环境有明确要求：

• 硬件配置：建议使用2核4G及以上规格的云服务器，内存不足可能导致模型加载失败
• 操作系统：需选择预装OpenClaw镜像的系统（支持主流Linux发行版）
• 网络要求：确保服务器可访问公网，部分功能依赖外部API调用

1.2 镜像获取方式

通过主流云服务商的应用市场获取OpenClaw官方镜像：

1. 登录云控制台进入「应用市场」
2. 搜索”OpenClaw”或”对话机器人镜像”
3. 选择最新版本（建议v2.6+）
4. 已购买服务器的用户可通过「重置系统」功能切换镜像

二、云端一键部署方案

2.1 服务器选购指南

在云控制台创建轻量应用服务器时需注意：

• 地域选择：建议选择网络延迟较低的节点（如亚太区节点）
• 实例规格：
  • 基础版：2核4G（测试环境）
  • 生产版：4核8G（支持100+并发）
• 存储配置：系统盘建议50GB以上（模型文件约占用20GB）

2.2 安全组配置

关键端口放行设置：
| 端口号 | 协议类型 | 用途说明 |
|————|—————|—————|
| 18789 | TCP | API服务端口 |
| 80/443 | TCP | Web管理界面 |
| 22 | TCP | SSH维护通道 |

配置步骤：

1. 进入「安全组规则」设置页
2. 添加入方向规则
3. 选择「自定义TCP」协议
4. 输入对应端口范围
5. 授权对象设置为0.0.0.0/0（生产环境建议限制IP）

2.3 API密钥管理

1. 登录大模型控制台
2. 进入「密钥管理」模块
3. 创建新API密钥（记录生成的Secret Key）
4. 在服务器控制台执行密钥绑定命令：

   # 示例命令（具体参数以文档为准）
   openclaw-cli config set --api-key YOUR_API_KEY

2.4 服务启动流程

1. 通过SSH连接服务器
2. 执行启动命令：

   systemctl start openclaw-service
   systemctl enable openclaw-service  # 设置开机自启

3. 检查服务状态：

   systemctl status openclaw-service
   # 正常状态应显示"active (running)"

三、本地部署方案

3.1 本地环境搭建

3.1.1 Docker部署方式

# 拉取最新镜像
docker pull openclaw/base:v2.6
# 启动容器
docker run -d \
  --name openclaw \
  -p 18789:18789 \
  -v /data/openclaw:/app/data \
  openclaw/base:v2.6

3.1.2 源码编译方式

1. 安装依赖：

   # Ubuntu示例
   sudo apt-get install python3.9 python3-pip git
   pip install -r requirements.txt

2. 克隆代码库：

   git clone https://托管仓库链接/openclaw.git
   cd openclaw

3. 启动服务：

   python main.py --port 18789 --model-path /path/to/model

3.2 模型文件准备

• 预训练模型：从官方模型仓库下载基础模型
• 微调模型：需准备训练好的权重文件
• 配置文件：修改config.yaml中的参数：

  model:
  name: "openclaw-7b"
  device: "cuda"  # 或"cpu"
  max_tokens: 2048

四、生产环境优化建议

4.1 性能调优

1. GPU加速：

   • 安装CUDA驱动（版本需与框架匹配）
   • 配置device_map参数实现多卡并行

2. 并发控制：
   ```python

   在API服务中添加限流中间件

   from fastapi import FastAPI, Request, Response
   from slowapi import Limiter
   from slowapi.util import get_remote_address

limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
app = FastAPI()
app.state.limiter = limiter

@app.post(“/chat”)
@limiter.limit(“10/minute”)
async def chat_endpoint(request: Request):

# 处理逻辑
pass

## 4.2 安全加固
1. **访问控制**：
   - 启用HTTPS加密传输
   - 配置JWT认证中间件
2. **数据保护**：
   - 对话记录加密存储
   - 定期清理临时文件
## 4.3 监控告警
1. **基础监控**：
   - CPU/内存使用率
   - 请求响应时间
   - 错误日志统计
2. **告警规则**：
   - 连续5分钟500错误率>5%
   - 磁盘空间使用率>90%
   - 服务不可用时间>3分钟
# 五、常见问题处理
## 5.1 启动失败排查
1. **端口冲突**：
```bash
netstat -tulnp | grep 18789
# 若存在占用进程，使用kill命令终止

1. 模型加载失败：

• 检查模型路径是否正确
• 确认GPU显存是否充足
• 查看日志中的CUDA错误信息

5.2 性能瓶颈分析

1. 响应延迟高：

   • 使用nvidia-smi监控GPU利用率
   • 检查模型量化参数是否合理

2. 并发能力不足：

   • 增加工作进程数（Gunicorn配置示例）：

     [server:main]
     workers = 4
     timeout = 120

六、版本升级指南

1. 镜像升级：

   # Docker环境
   docker pull openclaw/base:v2.7
   docker stop openclaw
   docker rm openclaw
   # 重新启动容器（使用原参数）

2. 源码升级：

   cd openclaw
   git pull origin main
   pip install -r requirements.txt --upgrade

3. 数据迁移：

• 备份/data/openclaw目录
• 新版本启动后执行数据兼容性检查

通过本指南的系统化部署方案，开发者可快速构建稳定可靠的OpenClaw服务环境。建议生产环境采用云端部署方案，结合容器化技术和自动化运维工具，实现服务的弹性扩展和智能监控。对于数据敏感型业务，可选择本地部署方案并加强安全防护措施。