龙虾机器人（OpenClaw）本地部署完全技术指南

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龙虾机器人（OpenClaw）本地部署完全技术指南

前言：什么是“龙虾机器人”？

在开始部署之前，我们需要明确部署的对象。通常所说的“龙虾机器人”指的是开源项目 OpenClaw（曾用名：Clawdbot、Moltbot）。它由程序员彼得·斯坦伯格开发，是一个开源的、可本地部署的通用型AI代理系统。与ChatGPT等对话式AI不同，OpenClaw被赋予了操作系统的权限：它可以执行终端命令、读写文件、操控浏览器、安装软件，甚至通过MCP协议调用外部工具。

由于其强大的系统操控能力，安全性是部署时需关注的首要问题。官方及社区普遍建议：不要在主力机或存有敏感数据的生产环境直接裸奔部署，最好使用虚拟机、Docker容器或专用硬件（如Mac Mini或AI开发盒子）进行隔离。

第一章：环境准备与核心依赖

在安装OpenClaw之前，必须准备好运行环境。OpenClaw的核心由TypeScript编写，因此Node.js是必不可少的运行环境。此外，根据安装方式的不同，可能还需要Git、Docker或Python环境。

1.1 硬件建议与系统选择

  • Linux (Ubuntu 22.04/24.04 或 Debian 12)：最推荐的生产环境，资源占用小，易于配置守护进程。
  • macOS

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多模态大模型垂直微调实战：基于Qwen3-VL-4B-Thinking与 Llama Factory的完整指南

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文章目录 * 一 多模态大模型 * 1.1 多模态垂直微调 * 1.2 微调的意义 * 二 多模态基座模型选择 * 2.1 多模态模型对比表 * 2.2 选型建议矩阵 * 2.3 微调与部署视角选择 * 三 Qwen3-VL-4B-Thinking理解微调（Llama Factory） * 3.1 数据集制作 * 3.2 实验平台租用和基本环境配置 * 3.3 数据集上传和注册 * 3.4 启动llama factory和网页访问 * 3.5 关键训练参数可视化配置 * 3.6 模型效果使用体验 * 3.7 模型导出 一 多模态大模型 * 多模态大模型（Multimodal

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