摘要：龙虾AI（Claw）入门：OpenClaw安装、配置与使用安装与配置OpenClaw 是一个基于 Python 3.9+ 的开源指令模型框架。它不依赖 CUDA 运行基础推理，但微调建议使用 GPU。检查 Python 环境确保系统已安装 Python 3.9 或更高版本：python --version # 应输出类似 Python 3.10.12 pip --version #...

龙虾AI（Claw）入门：OpenClaw安装、配置与使用安装与配置

OpenClaw 是一个基于 Python 3.9+ 的开源指令模型框架。它不依赖 CUDA 运行基础推理，但微调建议使用 GPU。

检查 Python 环境

确保系统已安装 Python 3.9 或更高版本：

python --version  # 应输出类似 Python 3.10.12
pip --version     # pip 23.0+

若未安装，从 下载对应系统安装包。macOS 和 Linux 用户也可用 pyenv 管理多版本。

创建并激活虚拟环境

避免全局污染，推荐使用 venv：

python -m venv claw_env

激活方式因系统而异：

# macOS / Linux
source claw_env/bin/activate
# Windows（PowerShell）
claw_env\Scripts\Activate.ps1
# 若提示执行策略错误，先运行：
# Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

激活后，命令行前缀应显示 (claw_env)。

安装 OpenClaw

pip install openclaw

该命令会自动安装 torch（CPU 版）、transformers、datasets 等核心依赖。如需 GPU 支持，在安装前手动安装对应版本的 PyTorch（参考 ）。

模型推理

OpenClaw 不自带模型权重，需单独下载。官方提供 claw-base（1.3B 参数，FP16）和 claw-small（350M）两个公开模型。

下载模型

克隆仓库并运行下载脚本：

git clone https://github.com/nostrus/OpenClaw.git
cd OpenClaw
python download_model.py --model_name=claw_base

脚本默认将模型存入 models/claw_base/。你也可以手动下载 config.json、pytorch_model.bin、tokenizer.json 等文件到该目录。

执行推理

python run_inference.py \
  --model=models/claw_base \
  --input_text="你好，龙虾AI"

输出示例：

> 你好，龙虾AI  
> 你好！我是龙虾AI，一个专注指令理解的开源模型。

支持批量输入（传入 .jsonl 文件）和交互式模式（--interactive）。

指令微调

微调需准备符合 Alpaca 格式的 JSONL 数据集：

{"instruction": "将中文翻译成英文", "input": "今天天气很好。", "output": "The weather is nice today."}
{"instruction": "总结以下段落", "input": "机器学习是人工智能的一个分支...", "output": "这段文字介绍了机器学习的定义和常见任务。"}

每行一个样本，input 字段可为空字符串。

启动微调

python finetune.py \
  --model=models/claw_base \
  --data_path=my_data.jsonl \
  --output_dir=finetuned_claw \
  --batch_size=4 \
  --epochs=3

训练完成后，finetuned_claw/ 目录包含适配后的权重和 tokenizer。

使用微调后模型

python run_inference.py \
  --model=finetuned_claw \
  --input_text="请用 Python 写一个快速排序"

验证安装

运行内置测试确认环境就绪：

python test_openclaw.py

成功时输出：

 Model loading OK  
 Tokenizer works  
 Inference runs (CPU)  
 LoRA adapter loads  
All tests passed.

若失败，检查：

常见问题依赖冲突或安装失败推理输出异常（空、乱码、卡死）微调显存不足（CUDA out of memory）模型下载慢

国内用户可替换下载源。编辑 download_model.py，将 HF_ENDPOINT 环境变量设为镜像：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python download_model.py --model_name=claw_base

或直接从 下载文件，手动解压到 models/claw_base/。