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作为一名常年和大模型部署打交道的开发者，最近发现技术圈里刮起了用 OpenClaw “养龙虾” 的风，各大技术社区、开源论坛里全是开发者分享的 OpenClaw 实操教程、场景落地案例，甚至还有不少人基于 OpenClaw 做了二次开发，“养龙虾” 也成了开发者之间对用 OpenClaw 做工作流编排的趣味称呼。究其原因，还是因为本地大模型部署后落地难的问题被诟病已久，而 OpenClaw 作为轻量化的调度编排工具，恰好能打通模型部署和业务应用的最后一公里，和 OpenStation 的搭配更是成了开发者的首选组合，今天就从实操角度，聊聊这套组合的本地大模型部署和对接全流程。
 

做本地大模型部署，第一步就是选对底座工具，OpenStation 作为专门的本地大模型部署底座，从模型选择到部署后管理形成了完整的技术体系，完全贴合开发者的实际开发需求，其核心设计理念为场景化适配与资源高效利用，可满足不同开发场景下的本地大模型部署需求，同时大幅降低本地大模型部署的技术门槛。

1.1 模型库

在模型来源选择上，OpenStation 内置了全场景覆盖的模型库，主流大模型系列均已完成集成，无需开发者手动寻找模型资源，其中 Qwen3 系列参数量从 0.6B 到 80B 全覆盖，小参数量适合实时代码补全这类轻量任务，大参数量能处理复杂逻辑优化；DeepSeek-V3 在代码生成场景表现突出，写算法模块时逻辑和语法都更精准；ZhipuAI GLM4 系列的多轮对话上下文保持能力优异，技术文档查询、行业术语解析的场景里输出更靠谱。同时平台还支持模型断点续传下载，下载后自动完成环境适配，不用手动配置依赖，大幅节省了部署准备时间。

1.2 部署模式

针对不同的开发场景、硬件资源和协作需求，OpenStation 设计了三种差异化的部署模式，开发者可按需选择。Single 单机部署模式适合单人日常编码辅助，推理引擎选用 SGLang（GPU），启动快、推理延迟低，能实现代码补全的秒级响应；Distributed 分布式部署模式则针对开发团队协作场景，支持跨节点部署大参数量模型，平台自动实现负载均衡，保证多开发者同时调用的服务稳定性；CPU-Only 纯 CPU 部署模式，专门适配无 GPU 的测试服务器，虽然推理速度稍慢，但能满足代码检查、逻辑验证等轻量测试任务，完美覆盖了测试阶段的需求。

1.3 节点选择

在节点选择上，OpenStation 做到了精细化的硬件资源配置，从底层避免资源浪费。单机部署时，可精准选择节点中的单张加速卡，剩余硬件资源能正常处理其他开发任务，实现资源按需分配；分布式部署时，支持跨节点选择不同节点的加速卡，平台自动完成张量并行部署，不用开发者手动编写分布式脚本，降低了分布式部署的技术门槛；CPU 部署则无特殊硬件限制，只要满足基础硬件要求的节点，都能快速启动服务，特别适合临时测试这类轻量化、高灵活性的开发场景。

1.4 运维管理

部署后的运维管理，也是 OpenStation 的一大亮点，全程实现可视化和便捷化。服务上线后，平台界面会清晰展示实例状态、Model ID、API 访问地址、部署时间等核心信息，开发者能快速获取模型调用的关键参数。运维操作上，支持一键删除无用实例，及时释放硬件资源，避免资源闲置；故障排查层面，平台内置日志功能，可通过日志快速定位 GPU 驱动、推理引擎等环节的故障，无需登录服务器手动排查，大幅提升了运维效率。

以 kimi-k2.5 模型实例部署为例，其 API 访问地址为http://10.128.4.13:8080，Model ID 为 kimi-k2.5，开发者可直接通过该参数实现模型的基础调用，运维过程中可通过平台界面实时监控实例运行状态。

完成 OpenStation 的本地大模型部署后，就该搭建上层的调度编排体系，这也是 “养龙虾” 的核心环节，首先要做的就是 OpenClaw 的安装部署。

2.1 OpenClaw 平台的安装部署

OpenClaw 支持跨操作系统部署，Windows、macOS、Linux 等主流系统都能快速安装，操作十分简单：

• macOS/Linux 系统：通过 Shell 命令执行安装，命令为

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• Windows 系统：通过 PowerShell 执行安装，命令为

安装完成后，执行启动 OpenClaw 核心服务，通过命令验证版本号，若能正常显示版本信息则说明部署成功。OpenClaw 部署完成后的本地默认访问地址为http://localhost:18789。

2.2 模型参数的配置与添加

接下来就是 OpenStation 和 OpenClaw 的核心对接环节，这套流程的关键在于参数的精准同步和配置，全程可视化操作，无需复杂的代码开发。

第一步：添加“网关令牌”（从/root/.openclaw/openclaw.json获取），点击“连接”按钮解决页面“device identity required”提示错误；

第二步：点击 OpenClaw 平台的「Config」>「Models」>「Providers」菜单，添加 Api、Api Key、Base Url、Id、Name 五个核心参数，其中Api Key、Base Url、Id三个参数可直接从 OpenStation 平台的模型实例信息中获取，其余参数按平台要求完成基础配置即可。

2.3 默认模型服务的设置

参数配置完成后，需将目标模型设置为 OpenClaw 的默认模型服务，确保平台调度时可优先调用该模型，具体操作流程为：点击 OpenClaw 平台的「Agents」>「Overview」>「Primary model」，在下拉选项中选择目标模型（如 moonshot/kimi-k2.5），完成选择后保存配置，即可实现模型服务的默认调度设置。

2.4 模型调用的对话功能测试

完成上述配置后，可通过 OpenClaw 平台的聊天功能进行模型调用测试，验证全链路的连通性。在 OpenClaw 的「Chat」模块中发起简单的测试请求（如基础的数值计算、代码片段生成），若平台能正常返回模型响应结果，则说明 OpenStation 与 OpenClaw 的全链路对接完成，模型可实现正常调用。

项目地址：https://github.com/fastaistack/OpenStation

• 在线安装（支持Ubuntu22.04 / 20.04 / 18.04系列及Centos7系列）

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也可直接下载在线安装包（openstation-pkg-online-latest.tar.gz），上传至Linux服务器后执行：

• 离线安装（仅支持Ubuntu 22.04.2/20.04.6/18.04.6）

点击「离线 OpenStation 安装包下载」，参考上述OpenStation项目地址中离线安装文档。

部署完成后，登录页面如下：

作为开发者，实际使用后能感受到 OpenStation+OpenClaw 组合的实用性，OpenStation 解决了本地大模型部署的所有技术痛点，轻量化、高效化的部署能力降低了技术门槛；OpenClaw 则用简单的操作实现了上层调度编排，让模型能力真正融入业务流程。二者的对接流程简洁、适配性强，不用关注底层复杂细节，只需聚焦业务本身，是本地大模型工程化落地的高效解决方案，也难怪会成为技术圈的 “香饽饽”。