openclaw指定离线模型
1. 安装 Node.js
搭建本地AI开发环境的第一步，是安装Node.js运行环境。作为现代JavaScript的运行时，Node.js是众多开发工具和框架（包括后续步骤）的核心依赖，请务必从官网下载并安装合适你操作系统的稳定版本。
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2. 安装 Git
接下来，需要安装Git分布式版本控制系统。无论是从代码仓库拉取项目、管理配置，还是进行团队协作，Git都是开发者不可或缺的基础工具。确保安装后能在命令行中正常使用`git`命令。
3. 开启 WSL（Windows 子系统 Linux）
对于Windows用户，建议启用WSL来获得更接近原生Linux的开发体验。首先，以管理员身份打开PowerShell或命令提示符，输入以下命令来检查WSL状态并确保其已就绪：
wsl --version
4. 安装 Ubuntu 发行版
确认WSL可用后，便可安装一个Linux发行版。我们推荐使用Ubuntu，因为它拥有广泛的社区支持和兼容性。在同一个终端中执行安装命令：
wsl --install -d Ubuntu
安装过程中会提示设置Unix用户名和密码，请妥善记录。
5. 安装 Ollama
基础环境配置完毕后，即可进入核心环节——安装Ollama。打开已安装好的Ubuntu终端，参照Ollama官方文档的指引完成安装。Ollama是高效管理、部署和运行大型语言模型（LLM）的本地工具平台，此步骤是实现离线大模型对话能力的基石。
6. 启动 OpenClaw 并指定离线模型
成功安装Ollama后，如何启动一个图形化界面来使用模型呢？你可以通过OpenClaw这一开源WebUI前端来操作。在Ubuntu终端中，使用以下命令启动OpenClaw并指定运行本地的GLM-4模型：
ollama launch openclaw --model glm-4-flash:latest
请注意，`glm-4-flash:latest`为示例模型名称，实际使用时请根据你通过`ollama pull`命令拉取的镜像名称进行替换，模型列表可在Ollama官网上查询。
7. 浏览器访问操作界面
当上述命令成功执行并显示服务启动后，整个部署流程便基本完成。此时，打开你电脑上的任意浏览器（如Chrome, Edge等），在地址栏输入以下本地访问地址，即可进入OpenClaw的聊天交互界面：
https://localhost:18789/#token=ollama
遵循以上七个步骤，一个功能完整的本地AI大模型对话与开发环境就顺利搭建完成了。如果在安装配置Ollama或运行模型的任何一个环节遇到问题，建议重点查阅其官方技术文档，以获取最新的故障排除指南：https://docs.ollama.com/integrations/openclaw。
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