1.克隆项目

openclaw 中文openclaw 2026-04-09 1

环境准备

cd OpenClaw
# 2. 创建虚拟环境（推荐）
conda create -n openclaw python=3.8 -y
conda activate openclaw
# 或使用 venv
python -m venv openclaw_env
source openclaw_env/bin/activate  # Linux/Mac
# openclaw_env\Scripts\activate   # Windows

依赖安装

# 1. 安装基础依赖
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118  # 根据CUDA版本调整
# 2. 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 安装强化学习框架（如DI-engine）
pip install DI-engine  # 如果需要
# 4. 安装其他可能需要的库
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
pip install opencv-python pillow
pip install tensorboard  # 训练可视化

模型训练相关

# 1. 训练启动示例
python train.py --config configs/default.yaml
# 2. 多GPU训练
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 train.py
# 3. 恢复训练
python train.py --resume checkpoints/latest.pth
# 4. 训练监控
tensorboard --logdir=logs/

模型评估与推理

# 1. 模型评估
python evaluate.py --model checkpoints/best.pth --dataset test
# 2. 单张图片推理
python inference.py --image path/to/image.jpg --model checkpoints/best.pth
# 3. 批量推理
python batch_inference.py --input_dir images/ --output_dir results/

数据准备

# 1. 下载数据集
python scripts/download_data.py --dataset coco --path data/
# 2. 数据预处理
python scripts/preprocess.py --config configs/data_preprocess.yaml
# 3. 数据增强
python scripts/augmentation.py --input data/train --output data/train_aug

开发与调试

# 1. 代码格式检查
python -m black src/  # 代码格式化
python -m isort src/   # import排序
python -m flake8 src/  # 语法检查
# 2. 运行测试
pytest tests/ -v
# 3. 生成文档
cd docs && make html

Docker方式（如有）

# 1. 构建镜像
docker build -t openclaw:latest .
# 2. 运行容器
docker run -it --gpus all -v $(pwd)/data:/data openclaw:latest
# 3. 使用docker-compose
docker-compose up -d

常见工具命令

# 1. 查看模型结构
python scripts/model_summary.py --model claw_net
# 2. 转换模型格式
python scripts/convert_model.py --input onnx --output tensorrt
# 3. 计算模型参数量
python scripts/count_params.py --model checkpoints/model.pth

性能监控

# 1. GPU使用情况
nvidia-smi  # NVIDIA GPU
watch -n 1 nvidia-smi  # 实时监控
# 2. 内存监控
htop  # Linux内存监控
gpustat  # GPU状态监控
# 3. 训练过程监控
python scripts/monitor_training.py --log_dir logs/