本地部署 OpenClaw + Ollama + DeepSeek 完整指南

环境准备确保系统满足以下最低要求Windows 10/11 64位系统 8GB RAM推荐16GB# 本地部署 OpenClaw Ollama DeepSeek 完整指南本文将详细介绍如何在 Windows 系统上搭建完整的本地 AI 开发环境整合 OpenClaw 智能体框架、Ollama 模型管理工具和 DeepSeek 中文大模型。环境准备在开始部署前请确保系统满足以下要求组件 最低要求 推荐配置操作系统 Windows 10 Windows 11内存 8GB 16GB磁盘空间 10GB 20GBNode.js v18 v20 LTSPython - 3.9安装 OllamaOllama 是轻量级的大模型本地运行工具支持多模型管理。安装步骤访问 Ollama 官网 下载 Windows 安装包 运行 OllamaSetup.exe 完成安装 验证安装ollama --version # 应显示版本号ollama list # 显示空模型列表下载模型核心模型下载中文优化模型ollama pull deepseek-r1:7b下载工具调用支持模型ollama pull llama3.2验证下载ollama list # 应显示两个模型安装 OpenClawOpenClaw 是高级 AI 智能体框架支持复杂任务处理。全局安装npm i -g openclaw验证安装npx openclaw --version配置集成启动网关服务npx openclaw gateway模型绑定设置默认模型npx openclaw models set ollama/llama3.2配置认证$env:OLLAMA_API_KEY “local-key”npx openclaw models auth login --provider ollama问题排查PATH 问题添加 Ollama 到 PATH$env:PATH “;C:\Users\YOUR_USER\AppData\Local\Programs\Ollama”连接故障检查服务状态Get-Process -Name “ollama”清理会话锁Remove-Item -Path “$HOME.openclaw\agents\main\sessions*.lock” -Force验证部署模型测试ollama run deepseek-r1:7b “请用中文解释量子计算”集成测试npx openclaw agent --agent main --message “计算15的阶乘”部署成果组件 状态 访问方式Ollama ✅ 运行中 localhost:11434DeepSeek ✅ 已加载 ollama run deepseek-r1:7bLlama 3.2 ✅ 已加载 ollama run llama3.2OpenClaw ✅ 已配置 npx openclaw agent使用建议简单查询直接使用 ollama run 命令 复杂任务通过 OpenClaw 实现多步骤推理 中文任务优先选用 DeepSeek 模型 工具调用使用 Llama 3.2 的插件扩展功能优化方向使用量化技术减少内存占用 调整 GPU 加速参数 配置模型并行处理 开发自定义技能插件 版本提示本指南基于 2026 年 3 月发布版本编写不同版本可能存在操作差异。通过本方案您可以在本地完全离线运行强大的 AI 模型既保障数据隐私又享受先进 AI 能力。# 本地部署 OpenClaw Ollama DeepSeek 完整指南本文将详细介绍如何在 Windows 系统上搭建完整的本地 AI 开发环境整合 OpenClaw 智能体框架、Ollama 模型管理工具和 DeepSeek 中文大模型。环境准备在开始部署前请确保系统满足以下要求组件 最低要求 推荐配置操作系统 Windows 10 Windows 11内存 8GB 16GB磁盘空间 10GB 20GBNode.js v18 v20 LTSPython - 3.9安装 OllamaOllama 是轻量级的大模型本地运行工具支持多模型管理。安装步骤访问 Ollama 官网 下载 Windows 安装包 运行 OllamaSetup.exe 完成安装 验证安装ollama --version # 应显示版本号ollama list # 显示空模型列表下载模型核心模型下载中文优化模型ollama pull deepseek-r1:7b下载工具调用支持模型ollama pull llama3.2验证下载ollama list # 应显示两个模型安装 OpenClawOpenClaw 是高级 AI 智能体框架支持复杂任务处理。全局安装npm i -g openclaw验证安装npx openclaw --version配置集成启动网关服务npx openclaw gateway模型绑定设置默认模型npx openclaw models set ollama/llama3.2配置认证$env:OLLAMA_API_KEY “local-key”npx openclaw models auth login --provider ollama问题排查PATH 问题添加 Ollama 到 PATH$env:PATH “;C:\Users\YOUR_USER\AppData\Local\Programs\Ollama”连接故障检查服务状态Get-Process -Name “ollama”清理会话锁Remove-Item -Path “$HOME.openclaw\agents\main\sessions*.lock” -Force验证部署模型测试ollama run deepseek-r1:7b “请用中文解释量子计算”集成测试npx openclaw agent --agent main --message “计算15的阶乘”部署成果组件 状态 访问方式Ollama ✅ 运行中 localhost:11434DeepSeek ✅ 已加载 ollama run deepseek-r1:7bLlama 3.2 ✅ 已加载 ollama run llama3.2OpenClaw ✅ 已配置 npx openclaw agent使用建议简单查询直接使用 ollama run 命令 复杂任务通过 OpenClaw 实现多步骤推理 中文任务优先选用 DeepSeek 模型 工具调用使用 Llama 3.2 的插件扩展功能优化方向使用量化技术减少内存占用 调整 GPU 加速参数 配置模型并行处理 开发自定义技能插件 版本提示本指南基于 2026 年 3 月发布版本编写不同版本可能存在操作差异。通过本方案您可以在本地完全离线运行强大的 AI 模型既保障数据隐私又享受先进 AI 能力。10GB可用磁盘空间 Node.js 18环境 稳定的网络连接安装Ollama访问Ollama官网下载Windows安装包运行OllamaSetup.exe完成安装验证安装是否成功ollama --version下载模型获取DeepSeek中文模型ollama pull deepseek-r1:7b可选下载Llama3.2通用模型ollama pull llama3.2安装OpenClaw通过npm全局安装框架npm i -g openclaw验证安装状态npx openclaw --version配置集成启动核心服务组件npx openclaw gateway设置默认模型参数npx openclaw models set ollama/llama3.2配置认证信息$env:OLLAMA_API_KEY “ollama-local”npx openclaw models auth login --provider ollama故障处理PATH环境变量问题解决方案$env:PATH “;C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Ollama”服务连接检查方法Get-Process | Where-Object {$_.ProcessName -like “ollama”}npx openclaw config file清理会话锁文件Remove-Item -Path “C:\Users\用户名.openclaw\agents\main\sessions*.lock”验证测试模型功能测试命令ollama run deepseek-r1:7b “用中文自我介绍”ollama run llama3.2 “解释神经网络”框架集成测试npx openclaw agent --agent main --message “当前日期”优化建议内存管理方案使用4bit量化版本模型 调整Ollama的num_ctx参数性能调优方向启用GPU加速需NVIDIA显卡 设置适当的batch_size参数高级功能探索配置多模型协作管道 开发自定义工具插件TOC