目的地，OpenClaw AI 小龙虾养殖基地（你的计算机）

openclaw 中文openclaw 2026-04-09 2

第一站：出发前准备 —— 检查“旅行证件”与“车辆”

在开始冒险前,确保你的基础装备齐全。

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操作系统： 建议使用 Ubuntu 20.04/22.04 或 Windows 10/11，这是两条成熟的主流“旅游线路”。（本文以Ubuntu线路为例，Windows旅行者请自行对应）
Python： 确保已安装 Python 3.8 - 3.10，这是与AI小龙虾沟通的“通用语言”。
```
python3 --version
```
Git： 用于获取小龙虾的“基因图谱”（源代码）。
```
sudo apt update && sudo apt install git -y
```
CUDA & cuDNN（可选但强烈推荐）： 如果你的电脑有NVIDIA GPU，请安装与你的GPU驱动匹配的CUDA工具包，这相当于为你的“越野车”装上涡轮增压器，让小龙虾计算飞速。
- 检查GPU： nvidia-smi
- 前往NVIDIA官网下载安装对应版本。

我们需要从“基因库”（代码仓库）克隆OpenClaw项目。

为了避免和其他软件“打架”，我们为小龙虾创建一个独立的Python虚拟环境。

python3 -m venv openclaw_env
source openclaw_env/bin/activate

激活后,你的命令行提示符前面应该会出现 (openclaw_env) 字样，恭喜你，已经进入了专属的“养殖实验室”！

小龙虾需要特定的“营养”（Python库）才能成长。

首先升级包管理器：
```
pip install --upgrade pip
```
安装核心依赖,通常项目会提供一个 requirements.txt 文件作为“食谱”：
```
pip install -r requirements.txt
```

如果项目需要特定版本的PyTorch或TensorFlow,请根据项目说明和你的CUDA版本安装。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118  # 示例CUDA 11.8版本

这是最关键的一步,每只“小龙虾”的唤醒方式可能不同。

获取模型权重： AI小龙虾的“大脑”（预训练模型）通常很大，不会直接放在Git仓库里，你需要根据项目 README.md 的指引，从Hugging Face、Google Drive等指定地点下载，并放入正确的 checkpoints/ 或 models/ 目录。
基础配置： 通常有一个 config.yaml 或类似文件，你可以在这里设置模型路径、输入输出等参数，初次旅行，建议先使用默认配置。
试运行：
- 如果是一个Web UI应用，你可能需要运行：
```
python app.py
```
  然后在浏览器中访问 http://localhost:7860 或类似地址，一个交互界面就会出现！
- 如果是一个命令行工具，尝试运行帮助命令：
```
python cli.py --help
```
- 如果是一个API服务，可能会是：
```
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```

成功启动后,让我们试试它的能力！

享受这只属于你的、独一无二的AI小龙虾带来的惊喜吧！

“ModuleNotFoundError”： 某个“饲料”（依赖包）没装好，根据错误提示，用 pip install 手动安装缺失的包。
CUDA out of memory： 你的“越野车”（GPU）内存不够了，尝试在配置中减小 batch_size（批量大小），或者使用更小的模型版本。
速度慢如蜗牛： 如果没有GPU，纯CPU运行大型模型会非常慢，考虑租用云GPU（如AutoDL、Lambda Labs等）进行“云端豪华游”。
项目完全跑不起来： 请仔细、反复阅读项目的 README.md 和 issues 页面，99%的问题答案都在那里，开源项目的README就是你的“终极旅行手册”。