无网环境部署离线安装OpenClawollama-QwQ-32B全记录1. 为什么需要离线部署上周我接到一个特殊需求在完全隔离的内网环境中搭建一套AI自动化工作流。这个军工背景的项目要求所有组件必须离线运行包括OpenClaw框架和QwQ-32B大模型。经过三天踩坑终于摸索出一套可行的方案。离线部署最大的挑战在于依赖链条的完整性。与常规安装不同我们需要预先下载所有安装包、模型权重和证书文件。就像准备野外生存装备少带一根火柴都可能让整个系统无法启动。2. 准备工作构建离线资源包2.1 资源清单核对在联网环境下我准备了以下核心资源所有文件需经SHA256校验OpenClaw离线包主程序openclaw-offline-v2.3.1.tar.gzNode.js运行时node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz依赖缓存npm-cache.tar包含287个依赖包模型资源QwQ-32B模型权重qwen-32b-gguf-q4_0.bin42.7GBOllama服务端ollama-linux-amd64v0.1.27分词器文件qwen.tiktoken安全组件自签名CA证书internal-ca.crtTLS证书包openclaw-certs.zip2.2 传输与校验方案由于内网禁用USB设备我们采用光盘刻录方式传输。为确保文件完整性我编写了校验脚本#!/bin/bash echo 开始校验文件完整性... sha256sum -c EOF 789abc... openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz 123def... node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz 456ghi... qwen-32b-gguf-q4_0.bin EOF3. 分步安装指南3.1 基础环境搭建首先在目标机器上创建隔离环境# 创建专用目录 mkdir -p /opt/offline-ai/{runtime,models,certs} chmod 700 /opt/offline-ai # 安装Node.js tar -xJf node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz -C /opt/offline-ai/runtime export PATH/opt/offline-ai/runtime/node-v22.1.0-linux-x64/bin:$PATH # 配置证书 unzip openclaw-certs.zip -d /opt/offline-ai/certs cp internal-ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/ update-ca-certificates3.2 OpenClaw离线安装解压主程序包并加载依赖tar -xzf openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz -C /opt/offline-ai cd /opt/offline-ai/openclaw # 使用预缓存依赖 npm config set cache /opt/offline-ai/npm-cache npm install --offline --no-audit关键点在于--offline参数这能强制npm使用本地缓存而非联网下载。如果遇到依赖缺失错误需要回到联网环境重新生成缓存包。3.3 模型服务部署启动Ollama服务并加载模型# 安装Ollama install ollama-linux-amd64 /usr/local/bin/ollama # 加载模型需提前放置权重文件 ollama create qwen-32b -f EOF FROM ./qwen-32b-gguf-q4_0.bin PARAMETER temperature 0.7 EOF # 后台运行服务 ollama serve 验证模型是否正常响应curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d { model: qwen-32b, prompt: 请用中文回答OpenClaw是什么 }4. 配置对接与排错4.1 OpenClaw模型配置编辑配置文件~/.openclaw/openclaw.json{ models: { providers: { local-ollama: { baseUrl: http://localhost:11434, api: openai-completions, models: [ { id: qwen-32b, name: 离线Qwen-32B, contextWindow: 32768 } ] } } } }4.2 常见问题解决证书错误Error: self signed certificate in certificate chain解决方案export NODE_EXTRA_CA_CERTS/opt/offline-ai/certs/internal-ca.crt模型加载失败 检查ollama日志发现error: failed to load model: invalid magic number原因是模型文件损坏需重新传输并校验SHA256。5. 验证与使用启动OpenClaw网关openclaw gateway --port 18789 --host 0.0.0.0通过curl测试任务执行curl -X POST http://localhost:18789/v1/tasks \ -H Content-Type: application/json \ -d { instruction: 用Markdown格式总结当前系统状态, model: qwen-32b }成功响应应包含系统信息摘要证明整个链路已打通。6. 安全加固建议在封闭环境中更需注意安全限制服务监听地址为127.0.0.1生产环境为Ollama和OpenClaw创建专用系统账户定期轮换自签名证书启用文件完整性监控如AIDE获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
无网环境部署：离线安装OpenClaw+ollama-QwQ-32B全记录
无网环境部署离线安装OpenClawollama-QwQ-32B全记录1. 为什么需要离线部署上周我接到一个特殊需求在完全隔离的内网环境中搭建一套AI自动化工作流。这个军工背景的项目要求所有组件必须离线运行包括OpenClaw框架和QwQ-32B大模型。经过三天踩坑终于摸索出一套可行的方案。离线部署最大的挑战在于依赖链条的完整性。与常规安装不同我们需要预先下载所有安装包、模型权重和证书文件。就像准备野外生存装备少带一根火柴都可能让整个系统无法启动。2. 准备工作构建离线资源包2.1 资源清单核对在联网环境下我准备了以下核心资源所有文件需经SHA256校验OpenClaw离线包主程序openclaw-offline-v2.3.1.tar.gzNode.js运行时node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz依赖缓存npm-cache.tar包含287个依赖包模型资源QwQ-32B模型权重qwen-32b-gguf-q4_0.bin42.7GBOllama服务端ollama-linux-amd64v0.1.27分词器文件qwen.tiktoken安全组件自签名CA证书internal-ca.crtTLS证书包openclaw-certs.zip2.2 传输与校验方案由于内网禁用USB设备我们采用光盘刻录方式传输。为确保文件完整性我编写了校验脚本#!/bin/bash echo 开始校验文件完整性... sha256sum -c EOF 789abc... openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz 123def... node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz 456ghi... qwen-32b-gguf-q4_0.bin EOF3. 分步安装指南3.1 基础环境搭建首先在目标机器上创建隔离环境# 创建专用目录 mkdir -p /opt/offline-ai/{runtime,models,certs} chmod 700 /opt/offline-ai # 安装Node.js tar -xJf node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz -C /opt/offline-ai/runtime export PATH/opt/offline-ai/runtime/node-v22.1.0-linux-x64/bin:$PATH # 配置证书 unzip openclaw-certs.zip -d /opt/offline-ai/certs cp internal-ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/ update-ca-certificates3.2 OpenClaw离线安装解压主程序包并加载依赖tar -xzf openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz -C /opt/offline-ai cd /opt/offline-ai/openclaw # 使用预缓存依赖 npm config set cache /opt/offline-ai/npm-cache npm install --offline --no-audit关键点在于--offline参数这能强制npm使用本地缓存而非联网下载。如果遇到依赖缺失错误需要回到联网环境重新生成缓存包。3.3 模型服务部署启动Ollama服务并加载模型# 安装Ollama install ollama-linux-amd64 /usr/local/bin/ollama # 加载模型需提前放置权重文件 ollama create qwen-32b -f EOF FROM ./qwen-32b-gguf-q4_0.bin PARAMETER temperature 0.7 EOF # 后台运行服务 ollama serve 验证模型是否正常响应curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d { model: qwen-32b, prompt: 请用中文回答OpenClaw是什么 }4. 配置对接与排错4.1 OpenClaw模型配置编辑配置文件~/.openclaw/openclaw.json{ models: { providers: { local-ollama: { baseUrl: http://localhost:11434, api: openai-completions, models: [ { id: qwen-32b, name: 离线Qwen-32B, contextWindow: 32768 } ] } } } }4.2 常见问题解决证书错误Error: self signed certificate in certificate chain解决方案export NODE_EXTRA_CA_CERTS/opt/offline-ai/certs/internal-ca.crt模型加载失败 检查ollama日志发现error: failed to load model: invalid magic number原因是模型文件损坏需重新传输并校验SHA256。5. 验证与使用启动OpenClaw网关openclaw gateway --port 18789 --host 0.0.0.0通过curl测试任务执行curl -X POST http://localhost:18789/v1/tasks \ -H Content-Type: application/json \ -d { instruction: 用Markdown格式总结当前系统状态, model: qwen-32b }成功响应应包含系统信息摘要证明整个链路已打通。6. 安全加固建议在封闭环境中更需注意安全限制服务监听地址为127.0.0.1生产环境为Ollama和OpenClaw创建专用系统账户定期轮换自签名证书启用文件完整性监控如AIDE获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。
