Windows 本地运行 OpenClaw 调用自己部署的云端 Qwen3模型实战教程

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如何在本地 Windows 笔记本上使用 OpenClaw 客户端，通过 SSH 隧道调用云服务器上部署的 Qwen3-8B 大模型

对于很多 AI 爱好者来说，想在本地拥有一个强大的 AI 助手，但受限于本地硬件配置，无法运行大模型，怎么办？本文将介绍一种本地客户端 + 云端算力的解决方案：使用 OpenClaw 作为本地界面，通过 SSH 隧道连接云服务器上运行的 vLLM + Qwen3-8B 模型，实现本地流畅使用大模型的目的。

为什么选择这个方案？

成本可控：只需一台云服务器，按需付费，无需购买昂贵显卡
隐私安全：数据不经过第三方 API 服务，本地处理
体验一致：本地拥有类似 OpenAI API 的使用体验
灵活部署：模型在云端运行，客户端轻量级

技术栈

客户端：OpenClaw（开源 AI 助手客户端）
服务端：vLLM（高性能 LLM 推理服务）
模型：Qwen3-8B（阿里千问系列）
连接方式：SSH 隧道（安全内网穿透）

1.1 环境要求

Linux 服务器（Ubuntu 20.04+）
Python 3.10+
NVIDIA 显卡，显存 >= 16GB
CUDA 驱动已安装

1.2 启动 vLLM 服务

在云服务器上执行以下命令启动 Qwen3-8B 的 OpenAI 兼容 API：

# 进入模型目录（根据实际情况修改） cd /你的模型路径/Qwen

启动 vLLM 服务

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server –model /你的模型路径/Qwen/Qwen3-8B –served-model-name qwen3-8b –max-model-len 16000 –host 0.0.0.0 –port 6006 –dtype bfloat16 –gpu-memory-utilization 0.9 –enable-auto-tool-choice –tool-call-parser hermes

关键参数说明：

参数说明模型服务名称，后续客户端配置需要用到最大上下文长度，建议 16K，需根据显存调整 GPU 显存使用比例，建议 0.9 服务端口，本例使用 6006

1.3 验证服务

在服务器本地测试：

GPT plus 代充 只需 145curl http://127.0.0.1:6006/v1/models

如果返回包含的 JSON，说明服务启动成功。

2.1 安装 Node.js

确保本地已安装 Node.js 18+，如未安装请到 Node.js 官网下载安装。

2.2 安装 OpenClaw

以管理员身份打开 PowerShell，执行：

npm install -g openclaw@latest

验证安装：

GPT plus 代充 只需 145openclaw –version

2.3 初始化配置

openclaw onboard

按照向导提示完成基本设置，当询问模型时选择 Skip（稍后手动配置）。

为了安全起见，我们不开放云服务器的 vLLM 端口，而是通过 SSH 隧道将远程服务映射到本地。

3.1 建立隧道

打开一个新的终端窗口，执行：

GPT plus 代充 只需 145ssh -L 6006:localhost:6006 root@你的服务器IP -N

注意：保持此终端窗口运行，不要关闭。

3.2 验证隧道

在另一个终端测试隧道是否通畅：

curl http://127.0.0.1:6006/v1/models

如果返回与服务器相同的结果，说明隧道建立成功。

4.1 修改配置文件

OpenClaw 的主配置文件位于。

在中添加 local-qwen 配置节点：

GPT plus 代充 只需 145“local-qwen”: {  “baseUrl”: “http://127.0.0.1:6006/v1”,  “apiKey”: “sk-no-key”,  “api”: “openai-completions”,  “models”: [   {      “id”: “qwen3-8b”,      “name”: “Qwen3-8B (local-qwen)”, # 不要有中文      “reasoning”: true,      “input”: [“text”],      “cost”: {        “input”: 0,        “output”: 0,        “cacheRead”: 0,        “cacheWrite”: 0     },      “contextWindow”: 16000,      “maxTokens”: 16000   } ] }

同时，在中添加模型引用：

“local-qwen/qwen3-8b”: {}

4.2 配置认证信息

创建或编辑认证文件：

GPT plus 代充 只需 145{ “version”: 1, “profiles”: {

"local-qwen:default": { "type": "api_key", "provider": "local-qwen", "key": "sk-no-key" }

} }

关键点：即使你的 vLLM 服务没有设置 API 密钥，这里也必须填一个非空占位符（如），否则会报错。

4.3 设置默认模型（可选）

在的中设置：

GPT plus 代充 只需 145“primary”: “local-qwen/qwen3-8b”

4.4 重启网关

openclaw gateway restart

打开浏览器访问
输入网关令牌（可在的中找到，或运行重新生成）
在模型下拉菜单中选择 Qwen3-8B (云端)
发送一条测试消息，如「你好」，观察是否正常回复

Q1: 报错 “Model context window too small”

原因：vLLM 的设置过小

解决：增大该参数值（需确保显存充足），同步修改 OpenClaw 配置中的，然后重启服务

Q2: 报错 “No API key found for provider”

原因：认证文件中 key 为空或文件路径错误

解决：确保中不为空

Q3: 报错 “Model not found”

原因：模型配置未加载或配置格式错误

解决：检查中 provider 和模型定义是否完整，模型 ID 是否与 vLLM 的一致

Q4: SSH 隧道断开

解决：保持终端窗口运行，或使用（Linux）/ （Windows）实现自动重连

通过本文的步骤，你可以成功实现：

✅ 本地 Windows 客户端运行 OpenClaw
✅ 通过 SSH 隧道安全连接云端 vLLM 服务
✅ 使用云端 Qwen3-8B 大模型进行对话

这种方案的核心优势在于：本地轻量客户端 + 云端强大算力，既拥有了流畅的本地体验，又能享受大模型的强大能力。

如果你在部署过程中遇到其他问题，欢迎在评论区留言交流！

本文基于 OpenClaw + vLLM + Qwen3-8B 实战经验整理，希望对你有所帮助