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软件技术 | 作者 / 水金 整理 / 月白
很多小伙伴在本地部署好OpenClaw后，都会陷入一个尴尬境地。
想让它执行桌面操作完成自动化任务，但需要依赖云端模型的Token，而Token是很贵的。
本来私有化部署是为了让OpenClaw帮助干活的，结果因为要无止境地烧Token，反而是你在为它打工。
为了让实现OpenClaw实现Token自由，就只有在本地部署并接入一个AI大模型。
现在假定你已经在本地私有化部署安装好了OpenClaw和一个AI大模型，如果你还没有安装好，请参阅文末所附文档有详细说明。
我们这里以AI大模型QWen3:4b为例，说明如何接入OpenClaw的具体方法。
01
开启OpenClaw与本地AI大模型
在准备将通过Ollama本地私有化部署的QWen3:4b接入OpenClaw之前，首先需要确定AI模型与OpenClaw是否已处于运行状态。
如果OpenClaw未运行，可通过命令动OpenClaw后台服务。
openclaw gateway restart
启动OpenClaw后台服务
通过以下命令如果能查询Ollama所安装的模型清单，则说明运行正常。
Ollama list
模型清单
在模型清单中，请确保你所需要接入OpenClaw的模型已存在，比如我们这里需要的“qwen3:4b”已在清单之列。
如果OpenClaw与AI大模型都运行正常，就可以将两者进行接入了。
02
如何为OpenClaw接入本地AI大模型
在openclaw.json文件中，通过配置之后，就可以将安装的AI大模型接入龙虾了，如下图所示。
为龙虾接入AI大模型
在本地部署过程中，如果本机电脑内存不够或没有独立显卡，可能无法正常运行qwen3:4b模型。
这种情况，你可以在内网中配置一台硬件性能足够的电脑，然后在openclaw.json文件中配置这台电脑的访问IP即可，如下图所示。
为龙虾配置内网AI服务器
这里还需要注意的一点是，Ollama默认是只在本机运行的，如果要允许内网其它电脑访问，需要设置环境变量，如下图所示。
设置Ollama环境变量
在设置的Ollama环境变量中：
“OLLAMA_HOST=0.0.0.0”表示绑定到所有网络接口（网卡），这意味着同一局域网内的其他手机或另一台电脑都可以通过 IP 地址访问 Ollama 服务。
“OLLAMA_NUM_GPU=1”表示仅使用第 1 块显卡，索引从 1 开始，如果你有多张显卡，可以设置为 2来同时使用两张卡进行计算。
“OLLAMA_VULKAN=1”表示启用 Vulkan 图形 API 进行 GPU 加速，主要用于 AMD 显卡或 Intel 核显。
NVIDIA 显卡通常优先使用 CUDA，即设置“OLLAMA_GPU_LAYERS=cuda”，但 Vulkan 可以作为跨平台的备选方案，也能提升 AMD/Intel 显卡的推理性能。
03
OpenClaw接入AI大模型结果验证
现在，你可以让OpenClaw给你干点事以验证接入AI大模型是否成功，比如让他创建一个目录，如下图所示。
让龙虾开始干活
由于我们是在普通办公电脑上私有化部署的Ollama，因此当发出一个创建目录的命令时，耗时约七八分钟左右。
虽然很慢，但真的可以让OpenClaw实现Token自由，如果在一个企业内部实现全员使用OpenClaw，只需要配置一台专有的高性能服务器即可。
这台服务器可能是一笔不小的开销，但毕竟成本可控，如果是用各大厂商的Token，那开支将会是一个无底洞。
所以，对于一个真正需要通过AI来提升软件开发效率和办公室效率的企业来讲，私有化部署OpenClaw并接入AI大模型，将会是一个非常不错的选择。
04
OpenClaw私自化部署系列文档
我们私有化部署OpenClaw的最终目的，是希望能通过它解决工作中的一些实际问题。
为了方便你了解私有化部署OpenClaw需要做哪些工作，这里列出相关文档供你参考。
05
写在最后
本文为你分享了如何为OpenClaw接入AI大模型以实现Token自由的方法，你也可以根据自己的实际需要为OpenClaw接入一个AI大模型。
如果你在私有化部署OpenClaw及接入AI大模型的过程中遇到任何问题，请关注“水经注GIS”公众号并在后台回复“人工客服”进群咨询。
你还可以立即点击“分享”按钮，将本文分享给你需要私有化部署龙虾的朋友！
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