Termux+Ubuntu 本地部署 OpenClaw 与大模型 Llama 教程

# 卸载旧版本（如果有）
apt remove -y nodejs npm
# 安装 Node.js v22 LTS
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs
# 验证版本（应显示 v22+）
node -v && npm -v
# 安装 pnpm（OpenClaw 推荐包管理器）
npm install -g pnpm

四、本地 Llama 模型部署（两种方案，推荐 Ollama）

方案 A：Ollama（推荐，新手友好，自动管理模型）

# 1. 安装 Ollama（一键脚本）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 2. 启动 Ollama 服务（后台运行）
nohup ollama serve > ollama.log 2>&1 &
# 后台运行，日志保存到 ollama.log
# 3. 验证安装
ollama --version
# 4. 下载轻量级 Llama 模型（手机推荐 0.5B~7B 参数）
# 下载 Qwen2.5-0.5B（中文支持好，仅需约 300MB 空间）
ollama pull qwen2.5:0.5b
# 或下载 Llama 3.1-8B（英文优秀，约 4.7GB）
# ollama pull llama3.1:8b
# 5. 测试模型（交互模式）
ollama run qwen2.5:0.5b
# 输入'你好'测试，输入'/bye'退出

方案 B：llama.cpp（手动编译，适合高级用户）

# 1. 克隆 llama.cpp 仓库
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
# 2. 编译（手机 CPU 优化）
make LLAMA_NATIVE=1 LLAMA_NO_ACCELERATE=1
# 禁用加速，适配手机 CPU
# 3. 下载 GGUF 格式 Llama 模型（推荐 Q4_K_M 量化版，体积小速度快）
# 下载 Qwen2.5-0.8B-UD-Q4_K_M.gguf（约 500MB）
wget https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-0.8B-UD/resolve/main/Qwen2.5-0.8B-UD-Q4_K_M.gguf -P models/
# 4. 启动 llama.cpp API 服务（OpenClaw 可通过 API 访问）
./server -m models/Qwen2.5-0.8B-UD-Q4_K_M.gguf -c 2048 --host 0.0.0.0 --port 8081
# -c 2048：上下文窗口大小
# --host 0.0.0.0：允许外部访问
# --port 8081：API 端口

五、OpenClaw 安装与配置

5.1 安装 OpenClaw

# 1. 克隆 OpenClaw 仓库（或直接下载最新版）
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
# 2. 安装依赖
pnpm install
# 3. 初始化配置（自动生成.env 文件）
pnpm run setup

5.2 配置 OpenClaw 连接本地 Llama 模型

情况 1：连接 Ollama（推荐）

在初始化过程中，按以下提示配置：

? 请选择默认模型提供商：Ollama
? Ollama API 地址：http://localhost:11434 # Ollama 默认端口
? 请设置 Ollama API 密钥：ollama-local # 任意值即可，Ollama 不需要真实密钥
? 请选择默认模型：qwen2.5:0.5b # 选择已下载的模型

情况 2：连接 llama.cpp API

# 修改.env 文件
nano .env
# 添加以下内容（替换原有 Ollama 配置）
MODELS_PROVIDERS_CUSTOM_API_BASE_URL=http://localhost:8081/v1
MODELS_PROVIDERS_CUSTOM_API_KEY=sk-local # 任意值
DEFAULT_MODEL=custom:llama
# 保存并退出（Ctrl+O，回车，Ctrl+X）

5.3 启动 OpenClaw

# 开发模式启动（适合调试）
pnpm run dev
# 或生产模式启动（推荐，性能更好）
pnpm run build
pnpm run start
# 启动成功后，会显示：
# > OpenClaw is running on http://localhost:8080

六、访问与使用 OpenClaw

6.1 本地访问（手机浏览器）

1. 保持 Termux/Ubuntu 终端运行，不要关闭
2. 打开手机浏览器，输入：http://localhost:8080
3. 进入 OpenClaw 界面，在左侧选择 "模型交互"
4. 右侧选择已配置的模型（如 qwen2.5:0.5b）
5. 输入问题，点击 "发送"，等待回复（手机性能有限，首次可能需要 10-30 秒）

6.2 局域网访问（其他设备）

# 查看手机 IP 地址（在 Ubuntu 终端执行）
ip a
# 查找 inet 后的地址，如 192.168.1.100
# 其他设备浏览器输入：http://手机 IP:8080
# 例如：http://192.168.1.100:8080

七、常见问题解决

问题 1：Ollama 启动失败

# 查看日志
cat ollama.log
# 常见修复：重启服务
pkill ollama
nohup ollama serve > ollama.log 2>&1 &

问题 2：OpenClaw 连接模型失败

# 1. 检查模型服务是否运行
# Ollama：
curl http://localhost:11434/v1/models
# 应返回模型列表
# llama.cpp：
curl http://localhost:8081/v1/models
# 应返回模型列表
# 2. 检查.env 配置是否正确
cat .env
# 3. 重启 OpenClaw
pnpm run restart

问题 3：内存不足 / 运行缓慢

1. 选择更小的模型（如 0.5B~2B 参数）
2. 关闭其他后台应用
3. 降低模型上下文窗口（llama.cpp 中 -c 512 代替 -c 2048）

八、完整操作流程总结（快速参考）

# 1. 启动 Termux
# 2. 进入 Ubuntu
proot-distro login ubuntu --isolated
# 3. 启动 Ollama 服务（如果未启动）
nohup ollama serve > ollama.log 2>&1 &
# 4. 进入 OpenClaw 目录
cd openclaw
# 5. 启动 OpenClaw
pnpm run start
# 6. 打开浏览器访问 http://localhost:8080

九、进阶技巧

后台运行与进程管理

# 1. 查看后台进程
jobs
# 2. 将前台进程转为后台（Ctrl+Z 后）
bg
# 3. 恢复后台进程到前台
fg [进程号]
# 4. 永久后台运行（重启后仍生效）
echo "nohup ollama serve > ollama.log 2>&1 &" >> ~/.bashrc
echo "cd /root/openclaw && pnpm run start" >> ~/.bashrc

模型推荐（手机性能友好）

常见问题 Q&A

1. **是否需要 Root？**不需要！全程使用 Proot 容器技术，安全无风险
2. **手机最低配置要求？**建议≥4GB RAM，≥64GB 存储，Android 7+
3. **模型下载慢怎么办？**使用国内镜像源，如 hf-mirror.com，或在电脑下载后通过 USB 传输到手机
4. 如何关闭服务？
   • OpenClaw：Ctrl+C
   • Ollama：pkill ollama
   • Ubuntu：exit 退出，然后关闭 Termux