开头咱们自己搭 AI 的好日子来了到 2026 年跑大模型早就不是大厂的专利了咱们在自家电脑上也能玩得转。随着开源模型越来越多硬件性能也蹭蹭往上涨大家伙儿都开始琢磨怎么在本地整一套 AI 环境。这么干不仅是因为数据在自己手里安全关键是能随便折腾还不用给云厂商交那些冤枉钱。手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定在这波浪潮里vLLM 绝对是带头大哥。它推理速度极快内存管得好最重要的是它能假装自己是 OpenAI 的接口用起来特别省心。而 OpenClaw 就像是个全能的遥控器跟 vLLM 配搭起来简直是强强联手。第一章扒一扒 vLLM 的家底和长处1.1 vLLM 为什么跑得这么快vLLM 之所以能在大模型圈子里站稳脚跟全靠它的“PagedAttention”黑科技。以前跑模型的时候显存经常乱糟糟的全是碎片导致长对话一多就卡死。vLLM 聪明地借鉴了电脑操作系统的思路把显存像切蛋糕一样切成一小块一小块的“分页”哪里空了塞哪里一点儿都不浪费。1.1.1 显存分页是怎么玩转的切分显存把 KV 缓存拆成几 KB 的小块。随用随给模型需要多少就给多少不用就赶紧收回来。乱序存储显存不需要连成一片哪里有空钻哪里。大家伙儿一起用多个请求可以共用同一块显存效率翻倍。1.1.2 到底比别人强多少考核项老法子vLLM (PagedAttention)进步了多少出词速度1倍速3-5倍速飞一样的感觉显存利用率6成左右9成5以上挤干了水分同时处理人数10个人50多个人战斗力翻倍长文本抗压力挺吃力的12万字也不在话下质的飞跃手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定1.2 假装自己是 OpenAI 的 APIvLLM 还有一个绝活它提供的接口跟 OpenAI 是一模一样的。这意味着你以前写给 ChatGPT 的代码现在改个地址就能直接用到本地模型上。1.2.1 该有的接口全都有它完全照搬了标准/v1/models看看家里现在跑着几个模型。/v1/chat/completions正儿八经的对话聊天。/v1/completions老式的文本补全。/v1/embeddings把文字转成数字向量。1.2.2 格式长得也一样请求的样子{ model: 你的模型名字, messages: [ {role: system, content: 你是个聪明的助手。}, {role: user, content: 你好呀} ], temperature: 0.7, max_tokens: 1000 }回复的样子{ id: 对话编号-123, object: chat.completion, created: 1677652288, model: 你的模型名字, choices: [{ index: 0, message: { role: assistant, content: 你好今天有什么我能帮你的吗 }, finish_reason: stop }], usage: { prompt_tokens: 25, completion_tokens: 15, total_tokens: 40 } }1.3 它能跑哪些模型基本上目前市面上火的开源模型vLLM 都能跑得顺溜1.3.1 热门模型列表Llama 大家族最新的 3.1 还有老版本的 Code Llama 等。通义千问 QwenQwen2.5 到老版本 Qwen1.5 全覆盖。Mistral 系列从 7B 到超大的 8x22B 都能搞定。DeepSeek 深度求索V3 和代码模型都能跑。其他像 Google 的 Gemma 和微软的 Phi 系列也不在话下。1.3.2 怎么让配置要求更低如果显卡内存不够vLLM 还支持变通方案AWQ 量化把模型体积压缩到 4-bit质量还没怎么降。GGUF 格式显卡和 CPU 一起分担工作。FP16/BF16主流的半精度模式性能和效果最平衡。第二章OpenClaw 怎么和 vLLM 配合2.1 聪明的自动识别OpenClaw 挺机灵的它能自动帮你把 vLLM 找出来省得你手动填一堆乱七八糟的参数。2.1.1 什么时候会启动自动识别只要满足下面这几个条件它就自己动了你在环境变量里设了VLLM_API_KEY。配置文件里没写死 vLLM 的信息。vLLM 正好跑在默认的http://127.0.0.1:8000/v1地址上。2.1.2 名字是怎么变的为了方便管理OpenClaw 会给模型改个名原本叫meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct进 OpenClaw 叫vllm/meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定2.2 门禁和安全防范虽然自家用的 vLLM 默认不锁门但要是放到外网上还是得加把锁。2.2.1 设个暗号环境变量最简单的办法就是设个密钥# 随便写一个也行 export VLLM_API_KEY我的本地密钥2.2.2 认真配置一下如果你想搞得正规点就在配置文件里这么写{ models: { providers: { vllm: { baseUrl: http://127.0.0.1:8000/v1, apiKey: ${VLLM_API_KEY}, // 从系统变量里拿 api: openai-completions } } } }2.2.3 安全小贴士别乱写密码别把密码直接敲在文件里容易泄露。圈子缩小点只让内网的人访问。加个加密正式用的时候套个 HTTPS。第三章快速上手配置3.1 把 vLLM 服务器搭起来咱们先把地基打好。3.1.1 用 Docker 部署最推荐这种法子最省心# 先把镜像拽下来 docker pull vllm/vllm-openai:latest # 把 70B 的 Llama 跑起来 docker run --gpus all \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ -p 8000:8000 \ --shm-size 1g \ vllm/vllm-openai:latest \ --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-model-len 1280003.1.2 直接在电脑上装# 用 pip 装一下 pip install vllm # 命令行启动 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \ --tensor-parallel-size 4 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --max-model-len 1280003.1.3 看看跑起来没用 curl 试探一下curl http://127.0.0.1:8000/v1/models手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定3.2 配置 OpenClaw地基打好了现在来连线。3.2.1 设个暗号export VLLM_API_KEYvllm-local3.2.2 定个默认模型去改一下~/.openclaw/config.json5{ agents: { defaults: { model: { primary: vllm/meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct } } } }3.2.3 简单试一下# 看看列表里有它没 openclaw models list # 随便问它一句 openclaw agent --message 嘿你是什么模型3.3 遇到坑了怎么办3.3.1 连不上症状提示拒绝连接或者超时。检查看看 vLLM 进程还在不在。看看 8000 端口是不是被占了。用 curl 在本地再试一次。3.3.2 找不到模型症状报错说Model not found。检查确定VLLM_API_KEY设好了没。如果你改了端口得去配置文件里显式写出来。第四章进阶玩家的显式配置4.1 什么时候需要手动写配置自动识别虽然好但有些特殊情况还得手动来。4.1.1 端口改了你要是没用默认的 8000 端口{ models: { providers: { vllm: { baseUrl: http://192.168.1.100:8080/v1, apiKey: ${VLLM_API_KEY}, api: openai-completions } } } }4.1.2 想要精细控制比如限制模型说话的长度{ models: { providers: { vllm: { baseUrl: http://127.0.0.1:8000/v1, models: [ { id: meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct, contextWindow: 128000, maxTokens: 8192, cost: { input: 0, output: 0 } } ] } } } }手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定4.2 参数都代表啥baseUrl服务器地址记得最后带个/v1。api给 vLLM 用的时候一定要写openai-completions。contextWindow模型能记住多少之前的对话。cost既然是自家的全都填 0 爽歪歪。4.3 到底听谁的优先级如果配置冲突了OpenClaw 这么排位你临时敲的命令最高级。你在配置文件里写的。程序自己搜到的最低级。第五章多模型管理想换就换5.1 同时跑好几个模型现在的显卡强完全可以多开。# 0号显卡跑模型11号显卡跑模型2 docker run --gpus device0 -p 8001:8000 vllm-model-1 docker run --gpus device1 -p 8002:8000 vllm-model-25.2 给模型派任务你可以根据任务难易程度来分派杀鸡用小刀简单的任务给 Mistral 7B 这种跑得快的。攻坚用大炮难缠的问题交给 Llama 70B。{ agents: { defaults: { model: { primary: vllm-强大/Llama-3.1-70B, fallback: vllm-均衡/Qwen-32B, backup: vllm-快速/Mistral-7B } } } }手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定5.3 盯着点性能模型跑得累不累得经常看看。看显卡敲个nvidia-smi。看日志直接看 Docker 里的输出。看成本虽然不花钱买 token但电费也是钱还得考虑显卡坏了咋办。第六章公司里怎么整6.1 搞个像样的架构在公司里用不能像在自家电脑上那么随便。得用上 Kubernetes 搞容器编排这样一个坏了另一个能顶上还能根据人多人少自动增减机器。6.2 墙得厚一点不许乱看把服务藏进公司内网。查下成分模型吐出来的东西要过一遍审核别说些不该说的话。日志脱敏别把老板的秘密悄悄记到日志里去。手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定6.3 报警系统不能少要是响应太慢或者老是报错得赶紧让管理员知道。第七章vLLM 和其他方案比一比7.1 大乱斗矩阵方案速度省不省内存兼不兼容 OpenAI好不好上手vLLM杠杠的极好满分还可以TGI不错挺好差不多略难llama.cpp一般最好能用挺简单Ollama慢点一般能用傻瓜式7.2 怎么选追求高性能选 vLLM特别是公司用。电脑配置一般试试 llama.cpp它能磨洋工。就想赶紧跑起来用 Ollama几分钟搞定。手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定总结掌握 AI 的主动权把 vLLM 和 OpenClaw 凑一对就是目前本地玩 AI 的最优解。这么干不只是为了省钱或者显摆更重要的是把主动权握在自己手里。随着开源大模型越来越厉害这种“自己动手丰衣足食”的模式肯定会变成主流。现在就开始折腾起来给未来搭个好梯子。
vLLM本地大模型部署实战：OpenClaw 与 OpenAI 兼容 API 的深度集成
开头咱们自己搭 AI 的好日子来了到 2026 年跑大模型早就不是大厂的专利了咱们在自家电脑上也能玩得转。随着开源模型越来越多硬件性能也蹭蹭往上涨大家伙儿都开始琢磨怎么在本地整一套 AI 环境。这么干不仅是因为数据在自己手里安全关键是能随便折腾还不用给云厂商交那些冤枉钱。手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定在这波浪潮里vLLM 绝对是带头大哥。它推理速度极快内存管得好最重要的是它能假装自己是 OpenAI 的接口用起来特别省心。而 OpenClaw 就像是个全能的遥控器跟 vLLM 配搭起来简直是强强联手。第一章扒一扒 vLLM 的家底和长处1.1 vLLM 为什么跑得这么快vLLM 之所以能在大模型圈子里站稳脚跟全靠它的“PagedAttention”黑科技。以前跑模型的时候显存经常乱糟糟的全是碎片导致长对话一多就卡死。vLLM 聪明地借鉴了电脑操作系统的思路把显存像切蛋糕一样切成一小块一小块的“分页”哪里空了塞哪里一点儿都不浪费。1.1.1 显存分页是怎么玩转的切分显存把 KV 缓存拆成几 KB 的小块。随用随给模型需要多少就给多少不用就赶紧收回来。乱序存储显存不需要连成一片哪里有空钻哪里。大家伙儿一起用多个请求可以共用同一块显存效率翻倍。1.1.2 到底比别人强多少考核项老法子vLLM (PagedAttention)进步了多少出词速度1倍速3-5倍速飞一样的感觉显存利用率6成左右9成5以上挤干了水分同时处理人数10个人50多个人战斗力翻倍长文本抗压力挺吃力的12万字也不在话下质的飞跃手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定1.2 假装自己是 OpenAI 的 APIvLLM 还有一个绝活它提供的接口跟 OpenAI 是一模一样的。这意味着你以前写给 ChatGPT 的代码现在改个地址就能直接用到本地模型上。1.2.1 该有的接口全都有它完全照搬了标准/v1/models看看家里现在跑着几个模型。/v1/chat/completions正儿八经的对话聊天。/v1/completions老式的文本补全。/v1/embeddings把文字转成数字向量。1.2.2 格式长得也一样请求的样子{ model: 你的模型名字, messages: [ {role: system, content: 你是个聪明的助手。}, {role: user, content: 你好呀} ], temperature: 0.7, max_tokens: 1000 }回复的样子{ id: 对话编号-123, object: chat.completion, created: 1677652288, model: 你的模型名字, choices: [{ index: 0, message: { role: assistant, content: 你好今天有什么我能帮你的吗 }, finish_reason: stop }], usage: { prompt_tokens: 25, completion_tokens: 15, total_tokens: 40 } }1.3 它能跑哪些模型基本上目前市面上火的开源模型vLLM 都能跑得顺溜1.3.1 热门模型列表Llama 大家族最新的 3.1 还有老版本的 Code Llama 等。通义千问 QwenQwen2.5 到老版本 Qwen1.5 全覆盖。Mistral 系列从 7B 到超大的 8x22B 都能搞定。DeepSeek 深度求索V3 和代码模型都能跑。其他像 Google 的 Gemma 和微软的 Phi 系列也不在话下。1.3.2 怎么让配置要求更低如果显卡内存不够vLLM 还支持变通方案AWQ 量化把模型体积压缩到 4-bit质量还没怎么降。GGUF 格式显卡和 CPU 一起分担工作。FP16/BF16主流的半精度模式性能和效果最平衡。第二章OpenClaw 怎么和 vLLM 配合2.1 聪明的自动识别OpenClaw 挺机灵的它能自动帮你把 vLLM 找出来省得你手动填一堆乱七八糟的参数。2.1.1 什么时候会启动自动识别只要满足下面这几个条件它就自己动了你在环境变量里设了VLLM_API_KEY。配置文件里没写死 vLLM 的信息。vLLM 正好跑在默认的http://127.0.0.1:8000/v1地址上。2.1.2 名字是怎么变的为了方便管理OpenClaw 会给模型改个名原本叫meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct进 OpenClaw 叫vllm/meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定2.2 门禁和安全防范虽然自家用的 vLLM 默认不锁门但要是放到外网上还是得加把锁。2.2.1 设个暗号环境变量最简单的办法就是设个密钥# 随便写一个也行 export VLLM_API_KEY我的本地密钥2.2.2 认真配置一下如果你想搞得正规点就在配置文件里这么写{ models: { providers: { vllm: { baseUrl: http://127.0.0.1:8000/v1, apiKey: ${VLLM_API_KEY}, // 从系统变量里拿 api: openai-completions } } } }2.2.3 安全小贴士别乱写密码别把密码直接敲在文件里容易泄露。圈子缩小点只让内网的人访问。加个加密正式用的时候套个 HTTPS。第三章快速上手配置3.1 把 vLLM 服务器搭起来咱们先把地基打好。3.1.1 用 Docker 部署最推荐这种法子最省心# 先把镜像拽下来 docker pull vllm/vllm-openai:latest # 把 70B 的 Llama 跑起来 docker run --gpus all \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ -p 8000:8000 \ --shm-size 1g \ vllm/vllm-openai:latest \ --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-model-len 1280003.1.2 直接在电脑上装# 用 pip 装一下 pip install vllm # 命令行启动 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \ --tensor-parallel-size 4 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --max-model-len 1280003.1.3 看看跑起来没用 curl 试探一下curl http://127.0.0.1:8000/v1/models手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定3.2 配置 OpenClaw地基打好了现在来连线。3.2.1 设个暗号export VLLM_API_KEYvllm-local3.2.2 定个默认模型去改一下~/.openclaw/config.json5{ agents: { defaults: { model: { primary: vllm/meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct } } } }3.2.3 简单试一下# 看看列表里有它没 openclaw models list # 随便问它一句 openclaw agent --message 嘿你是什么模型3.3 遇到坑了怎么办3.3.1 连不上症状提示拒绝连接或者超时。检查看看 vLLM 进程还在不在。看看 8000 端口是不是被占了。用 curl 在本地再试一次。3.3.2 找不到模型症状报错说Model not found。检查确定VLLM_API_KEY设好了没。如果你改了端口得去配置文件里显式写出来。第四章进阶玩家的显式配置4.1 什么时候需要手动写配置自动识别虽然好但有些特殊情况还得手动来。4.1.1 端口改了你要是没用默认的 8000 端口{ models: { providers: { vllm: { baseUrl: http://192.168.1.100:8080/v1, apiKey: ${VLLM_API_KEY}, api: openai-completions } } } }4.1.2 想要精细控制比如限制模型说话的长度{ models: { providers: { vllm: { baseUrl: http://127.0.0.1:8000/v1, models: [ { id: meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct, contextWindow: 128000, maxTokens: 8192, cost: { input: 0, output: 0 } } ] } } } }手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定4.2 参数都代表啥baseUrl服务器地址记得最后带个/v1。api给 vLLM 用的时候一定要写openai-completions。contextWindow模型能记住多少之前的对话。cost既然是自家的全都填 0 爽歪歪。4.3 到底听谁的优先级如果配置冲突了OpenClaw 这么排位你临时敲的命令最高级。你在配置文件里写的。程序自己搜到的最低级。第五章多模型管理想换就换5.1 同时跑好几个模型现在的显卡强完全可以多开。# 0号显卡跑模型11号显卡跑模型2 docker run --gpus device0 -p 8001:8000 vllm-model-1 docker run --gpus device1 -p 8002:8000 vllm-model-25.2 给模型派任务你可以根据任务难易程度来分派杀鸡用小刀简单的任务给 Mistral 7B 这种跑得快的。攻坚用大炮难缠的问题交给 Llama 70B。{ agents: { defaults: { model: { primary: vllm-强大/Llama-3.1-70B, fallback: vllm-均衡/Qwen-32B, backup: vllm-快速/Mistral-7B } } } }手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定5.3 盯着点性能模型跑得累不累得经常看看。看显卡敲个nvidia-smi。看日志直接看 Docker 里的输出。看成本虽然不花钱买 token但电费也是钱还得考虑显卡坏了咋办。第六章公司里怎么整6.1 搞个像样的架构在公司里用不能像在自家电脑上那么随便。得用上 Kubernetes 搞容器编排这样一个坏了另一个能顶上还能根据人多人少自动增减机器。6.2 墙得厚一点不许乱看把服务藏进公司内网。查下成分模型吐出来的东西要过一遍审核别说些不该说的话。日志脱敏别把老板的秘密悄悄记到日志里去。手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定6.3 报警系统不能少要是响应太慢或者老是报错得赶紧让管理员知道。第七章vLLM 和其他方案比一比7.1 大乱斗矩阵方案速度省不省内存兼不兼容 OpenAI好不好上手vLLM杠杠的极好满分还可以TGI不错挺好差不多略难llama.cpp一般最好能用挺简单Ollama慢点一般能用傻瓜式7.2 怎么选追求高性能选 vLLM特别是公司用。电脑配置一般试试 llama.cpp它能磨洋工。就想赶紧跑起来用 Ollama几分钟搞定。手把手教你一键部署OpenClaw连接微信、QQ、飞书、钉钉等1分钟全搞定总结掌握 AI 的主动权把 vLLM 和 OpenClaw 凑一对就是目前本地玩 AI 的最优解。这么干不只是为了省钱或者显摆更重要的是把主动权握在自己手里。随着开源大模型越来越厉害这种“自己动手丰衣足食”的模式肯定会变成主流。现在就开始折腾起来给未来搭个好梯子。
