【OpenClaw】本地部署的OpenClaw对接本地部署的大模型（以DeepSeek为例）

在使用OpenClaw后最大的一个烦恼是需要经常充值，无论连接的是Qwen还是Kimi，可能是两个方面的原因，一是大模型厂家资源不足，通过收费方式来控制接入使用量，另一个是大模型厂家本身也有资源投入，需要运营投入。
如何实现自由使用大模型呢？本地部署的大模型，实现Token自由！！！

本地部署的OpenClaw对接本地DeepSeek的核心：
让DeepSeek以OpenAI兼容API暴露服务，再在OpenClaw中通过「自定义提供者」指向该本地端点，全程无需云端API Key。以下是企业级可落地的完整步骤，优先采用Ollama作为推理服务（最稳定、适配性最好）。

一、前置准备（必做）

二、安装步骤
步骤 1：本地启动DeepSeek（Ollama方式）

1. 安装 Ollama

# Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows
# 从官网下载安装包：https://ollama.com/download

2. 拉取并启动 DeepSeek 模型

bash
运行
# 按需选择模型（7B 适合 16GB 内存，32B 需 64GB+）
ollama pull deepseek-r1:7b  # 轻量版
# ollama pull deepseek-r1:32b  # 高性能版

# 启动 API 服务（监听 0.0.0.0，允许局域网访问）
# 临时生效（终端启动）
OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 OLLAMA_ORIGINS=http://localhost:3000 ollama serve

# 持久化配置（推荐）
# Linux/macOS：编辑 /etc/ollama/config.yaml
echo "host: 0.0.0.0:11434" | sudo tee -a /etc/ollama/config.yaml
echo "origins: http://localhost:3000" | sudo tee -a /etc/ollama/config.yaml  # 允许 OpenClaw 跨域
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

# Windows：通过服务管理重启 Ollama，环境变量在系统属性中设置

3. 验证本地 API 可用性

bash
运行
# 测试 OpenAI 兼容端点
curl -X POST http://<本地IP>:11434/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ollama" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好，测试连接"}]
  }'

成功返回 content 字段即表示 DeepSeek 本地 API 就绪。

步骤 2：配置 OpenClaw 对接本地 DeepSeek**
方法 A：交互式向导（推荐，零配置错误）

bash
运行
# 进入 OpenClaw 配置向导
npx openclaw onboard --custom

按以下步骤操作：
Where will the gateway run? → 选 local (this machine)
Select sections to configure → 空格选中 model，回车
Model/auth provider → 选 custom provider
API Base URL → 输入 http://<本地IP>:11434/v1（替换为实际 IP）
How to provide API key? → 选 paste api key now，输入 ollama（固定值）
Endpoint compatibility → 选 openai-compatible
Model ID → 输入 deepseek-r1:7b（与拉取的模型一致）
Model alias → 可选，留空回车
选择 continue 完成配置。

方法 B：手动编辑配置文件（适合批量部署）
编辑 OpenClaw 全局配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json：

json
{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "local-deepseek": {
        "baseUrl": "http://<本地IP>:11434/v1",
        "apiKey": "ollama",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-r1:7b",
            "name": "Local DeepSeek R1-7B",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "local-deepseek/deepseek-r1:7b"
      }
    }
  }
}

步骤 3：重启 OpenClaw 并验证

1. 重启 OpenClaw 服务

bash
运行
# 停止旧进程
pkill -f openclaw

# 启动服务
pnpm openclaw start  # 或 npm run dev（开发模式）

2. 功能验证
   访问 OpenClaw UI：http://localhost:3000
   发送消息，查看是否返回本地 DeepSeek 的回复。
   查看日志确认无报错：

bash
运行
tail -f /tmp/openclaw/openclaw-$(date +%Y-%m-%d).log

三、企业级优化与排坑

1. 网络与安全优化
   1)固定 IP：使用静态 IP 或 hostname，避免动态 IP 导致配置失效。
   2)防火墙策略：仅放行 OpenClaw 所在 IP 访问 Ollama 端口（11434），禁止公网暴露。
   3)HTTPS 反向代理：生产环境可通过 Nginx 配置 HTTPS，解决跨域与安全问题。
2. 常见问题排查

四、替代方案（无Ollama时）
若直接部署DeepSeek官方源码，需自行搭建OpenAI兼容层（如使用fastapi封装），核心步骤：
1)克隆 DeepSeek 官方仓库：git clone https://github.com/deepseek-ai/core.git
2)安装依赖并启动模型，通过 fastapi 暴露 /v1/chat/completions 端点。
3)按步骤 2 配置 OpenClaw，指向该自定义端点。

总结
通过Ollama封装DeepSeek为OpenAI兼容API，再在OpenClaw中配置「自定义提供者」，是本地对接的最优路径。此方案兼顾稳定性与易用性，适合企业私有化部署场景。核心要点：确保端口互通、跨域配置正确、模型ID一致。