OpenClaw 配置 Ollama 本地 Qwen 模型完整指南

下面将详细介绍如何将本地 Ollama 中已下载的 Qwen 模型配置到 OpenClaw 中，实现完全本地化的 AI 助手体验。

1. 环境准备与验证

在开始配置前，需要确保 Ollama 和 OpenClaw 的基础环境已正确安装并运行：

验证 Ollama 服务状态

# 检查 Ollama 服务是否运行
ollama list

如果正常显示已下载的模型列表（如 qwen2.5:7b、qwen2.5:14b 等），说明 Ollama 服务正常运行 。

确认 Ollama API 可访问性

# 测试 Ollama API 接口
curl http://localhost:11434/api/tags

应该返回类似以下的 JSON 响应：

{
  "models": [
    {
      "name": "qwen2.5:7b",
      "modified_at": "2024-01-01T10:00:00.000Z",
      "size": 7300000000,
      "digest": "sha256:abc123..."
    }
  ]
}

2. OpenClaw 配置文件修改

OpenClaw 的核心配置主要通过修改其配置文件来实现与 Ollama 的对接：

定位配置文件路径

• OpenClaw 主配置文件通常位于安装目录下的 config 文件夹中
• 具体路径可能因安装方式而异，常见位置包括：
  • ~/.openclaw/config.json
  • ./config/gateway.json
  • ./config/model.json

修改模型配置
找到模型配置文件后，需要添加或修改 Ollama 相关的配置项：

{
  "models": [
    {
      "name": "qwen-local",
      "type": "ollama",
      "config": {
        "base_url": "http://localhost:11434",
        "model": "qwen2.5:7b",
        "api_key": "",
        "context_window": 8192,
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 2048
      }
    }
  ]
}

关键配置参数说明：

参数名称	必需	默认值	说明
base_url	是	http://localhost:11434	Ollama 服务地址
model	是	-	Ollama 中下载的模型名称
api_key	否	空字符串	本地部署通常无需 API Key
context_window	否	8192	上下文窗口大小
temperature	否	0.7	生成文本的随机性
max_tokens	否	2048	单次生成的最大 token 数

3. 网关服务配置

如果使用 OpenClaw 的网关服务，还需要配置网关文件：

网关配置文件示例

# gateway.yaml 或类似配置文件
services:
  ollama-qwen:
    type: llm
    provider: ollama
    config:
      base_url: "http://localhost:11434/v1"
      model: "qwen2.5:7b"
      credentials:
        api_key: ""

重要注意事项：

• URL 路径：确保使用 /v1 端点，这是 OpenAI 兼容接口的标准路径
• 模型标识：模型名称必须与 ollama list 显示的名称完全一致
• 网络可达性：确保 OpenClaw 能够访问 localhost:11434 端口

4. 服务重启与测试

完成配置后，需要重启相关服务使配置生效：

重启 OpenClaw 服务

# 根据安装方式选择相应的重启命令
npm run restart
# 或
./scripts/restart.sh
# 或
systemctl restart openclaw

验证配置是否生效

# 检查服务状态
curl http://127.0.0.1:18789/api/health
# 或通过 OpenClaw Web 界面测试模型连接

5. 常见问题排查

连接失败问题

# 检查端口监听状态
netstat -an | grep 11434
# 或
lsof -i :11434

如果端口未监听，可能需要重启 Ollama 服务：

# Windows
net stop Ollama && net start Ollama
# macOS/Linux
sudo systemctl restart ollama

模型加载问题
如果 OpenClaw 无法识别模型，检查模型是否已正确下载：

# 重新拉取模型（如果需要）
ollama pull qwen2.5:7b
# 验证模型详情
ollama show qwen2.5:7b

性能优化配置
对于资源受限的环境，可以调整配置参数：

{
  "config": {
    "base_url": "http://localhost:11434",
    "model": "qwen2.5:0.5b",
    "temperature": 0.3,
    "max_tokens": 1024,
    "timeout": 30000
  }
}

6. 多模型配置示例

如果需要配置多个 Qwen 模型，可以按以下方式设置：

{
  "models": [
    {
      "name": "qwen-fast",
      "type": "ollama", 
      "config": {
        "base_url": "http://localhost:11434",
        "model": "qwen2.5:0.5b",
        "context_window": 4096
      }
    },
    {
      "name": "qwen-smart",
      "type": "ollama",
      "config": {
        "base_url": "http://localhost:11434", 
        "model": "qwen2.5:7b",
        "context_window": 8192
      }
    }
  ]
}

通过以上步骤，您应该能够成功将本地 Ollama 中的 Qwen 模型配置到 OpenClaw 中，实现完全本地化的 AI 助手功能。配置过程中如遇问题，建议仔细检查每个步骤的日志输出，多数问题都能通过日志信息找到解决方案 。

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参考来源

• Mac 本地部署 Ollama 大模型接入 OpenClaw 完整指南
• 【Openclaw】零基础搭建本地AI助手：用OpenClaw + Ollama，告别网络限制
• win11本地Qwen3.5 +Ollama+OpenClaw！
• 本地部署大模型，省钱又安全！OpenClaw小龙虾+Ollama实操教程，小白也能轻松上手！
• 本地离线部署AI大模型：OpenClaw + Ollama + Qwen3.5:cloud/Qwen3:0.6b 超详细教程（无需GPU）
• 最新中文版OpenClaw详细安装教程 包含云模型和本地模型部署方法