在有网络的环境下准备

OpenClaw 离线使用可以通过以下几种方式实现：

Docker 容器方式（推荐）

准备工作

# 保存镜像到文件
docker save -o openclaw.tar openclaw/openclaw:latest

离线环境部署

# 拷贝镜像文件到离线机器
scp openclaw.tar user@offline-machine:/path/
# 在离线机器加载镜像
docker load -i openclaw.tar
# 运行容器
docker run -d \
  --name openclaw \
  -p 7860:7860 \
  openclaw/openclaw:latest

源码部署方式

准备环境包

在有网络的环境下：

# 克隆源码
git clone https://github.com/OpenClaw/OpenClaw.git
# 创建依赖包
pip download -r requirements.txt -d ./packages
# 打包所有文件
tar -czf openclaw_offline.tar.gz OpenClaw/ packages/

离线安装

# 解压
tar -xzf openclaw_offline.tar.gz
# 安装依赖
pip install --no-index --find-links=./packages -r requirements.txt
# 下载模型文件（需预先下载）
# 将模型文件放到指定目录 models/

模型文件离线准备

重要模型文件：

1. 语言模型 - 需要预先下载：

   • 从 HuggingFace 下载对应模型
   • 或使用 git lfs clone 下载大文件

2. 向量数据库：

   # 预先构建本地知识库
   python scripts/build_vectorstore.py \
   --documents_path ./docs \
   --output_path ./vectorstore

配置修改

修改 config.py 或环境变量：

# 禁用网络连接
OFFLINE_MODE = True
LOCAL_MODEL_PATH = "./models"
LOCAL_VECTORSTORE = "./vectorstore"

启动服务

# 设置环境变量
export OFFLINE_MODE=true
# 启动应用
python app.py \
  --offline \
  --model-path ./models \
  --vectorstore ./vectorstore

注意事项

1. 模型大小：确保有足够磁盘空间（10-50GB）
2. 内存要求：根据模型大小需要足够 RAM
3. 许可证：确认使用的模型允许离线部署
4. 更新：定期在有网络环境更新模型和依赖

验证离线功能

访问 http://localhost:7860 测试以下功能：

• ✓ 文档问答（使用本地向量库）
• ✓ 文本生成（使用本地模型）
• ✓ 文件处理（使用本地解析器）
• ✗ 网络搜索功能不可用

完整离线部署脚本示例

#!/bin/bash
# offline_deploy.sh
# 1. 检查依赖
if ! command -v docker &> /dev/null; then
    echo "请先安装 Docker"
    exit 1
fi
# 2. 加载镜像
docker load -i openclaw.tar
# 3. 创建数据目录
mkdir -p ./data/models ./data/vectorstore ./data/documents
# 4. 运行容器
docker run -d \
  --name openclaw-offline \
  -p 7860:7860 \
  -v ./data/models:/app/models \
  -v ./data/vectorstore:/app/vectorstore \
  -v ./data/documents:/app/documents \
  -e OFFLINE_MODE=true \
  openclaw/openclaw:latest
echo "部署完成！访问 http://localhost:7860"

根据您的具体需求,可以选择合适的部署方式，如果需要更详细的某个步骤说明，请告诉我！

标签： 网络环境 准备工作