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最近技术圈里用 OpenClaw “养龙虾” 的讨论热度居高不下，从个人开发者的小场景落地，到企业开发团队的规模化应用，大家都在分享这套工具的使用心得。作为一名专注于大模型工程化落地的开发者，深知本地大模型部署的核心痛点不仅是 “部署成功”，更是 “资源利用高效” 和 “业务对接便捷”，而 OpenStation+OpenClaw 的组合，恰好从这两个核心点给出了解决方案，尤其是 OpenStation 以资源高效利用为核心的部署设计，搭配 OpenClaw 轻量化的编排能力，让 “养龙虾” 的落地变得十分顺畅，今天就从资源利用的角度，拆解这套组合的技术细节。

OpenStation 作为本地大模型部署底座，其核心设计理念就是场景化适配与资源高效利用，这一点从模型来源选择到节点配置都体现得淋漓尽致。在模型来源选择上，平台没有做冗余的模型集成，而是针对开发者的实际开发场景，精选了适配性最强的主流大模型系列，Qwen3、DeepSeek-V3、ZhipuAI GLM4 系列分别对应轻量任务、代码生成、多轮对话三大核心场景，开发者不用在海量模型中筛选，直接就能选到适配自身场景的模型，避免了因模型选择不当导致的资源浪费。同时平台的模型下载支持断点续传，自动完成环境与模型的适配，不用开发者手动调试环境，节省了大量的时间和精力成本。

为了实现资源的精准匹配，OpenStation 设计了三种部署模式，每种模式都对应特定的资源场景，从根本上避免了资源闲置。Single 单机部署模式，针对单人开发的轻量场景，依托 GPU 的 SGLang 推理引擎，实现快速启动和低延迟推理，代码补全这类高频轻量任务，用单机部署就能满足需求，无需占用过多硬件资源；Distributed 分布式部署模式，针对团队协作的大参数量模型需求，将模型跨节点部署，平台自动实现负载均衡，让多节点的硬件资源协同工作，既满足了大参数量模型的运行需求，又实现了集群资源的高效利用；CPU-Only 纯 CPU 部署模式，专门为无 GPU 的测试场景设计，用最少的硬件资源满足测试需求，避免了测试阶段占用 GPU 资源的问题，实现了资源的分层利用。

如果说部署模式是资源高效利用的框架，那么节点选择就是资源高效利用的精细化落地，OpenStation 的节点选择策略，让硬件资源的配置做到了 “按需分配、精准调用”。在单机部署场景下，开发者可精准选择节点中的单张加速卡，仅用部分 GPU 资源完成模型部署，剩余的硬件资源仍可处理其他开发任务，实现了单节点内的资源复用；在分布式部署场景下，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，无需手动编写分布式脚本，让不同节点的 GPU 资源形成合力，高效支撑大参数量模型的运行；在 CPU 部署场景下，无特殊硬件限制，任意满足基础要求的节点都能启动服务，临时测试、小场景验证等需求，用闲置的 CPU 节点就能完成，最大化利用了现有硬件资源。

部署后的运维管理，同样围绕资源高效利用展开，OpenStation 通过可视化的管理界面，让开发者能实时掌控资源使用状态。服务上线后，平台界面清晰展示实例状态、Model ID、API 访问地址、部署时间等信息，开发者能快速判断模型实例的资源占用情况；支持一键删除无用实例，及时释放被闲置的硬件资源，避免资源长期被占用；内置的日志功能，能快速定位 GPU 驱动、推理引擎等故障，减少因故障导致的资源空转，从运维层面保障了资源的高效利用。

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：

1. macOS/Linux 系统：通过 Shell 命令执行安装，命令为

2. Windows 系统：通过 PowerShell 执行安装，命令为

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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：github.com/fastaistack…

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

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：

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• 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：

OpenStation 以资源高效利用为核心的设计，解决了本地大模型部署的资源浪费问题，让不同硬件资源、不同开发场景都能实现精准的模型部署；OpenClaw 则用轻量化的安装和对接流程，实现了模型能力的高效调度编排。二者的结合，让本地大模型从部署到业务落地的全链路都实现了高效化，也让 “养龙虾” 的实践变得简单可落地，为开发者提供了一套低成本、高效率的本地大模型工程化解决方案，值得每一位做本地大模型落地的开发者尝试。