OpenClaw 新手指南:从零开始的 AI 机器人搭建完全攻略

OpenClaw 新手指南:从零开始的 AI 机器人搭建完全攻略

想随时随地通过微信、飞书、Telegram 等平台与 AI 助手对话?OpenClaw 帮你实现。

为什么选择 OpenClaw?

OpenClaw 是一个开源的自托管 AI 网关,让你可以在自己服务器上运行一个 central hub,连接所有聊天平台到强大的 AI 模型(如 Claude、GPT、Pi、Kimi 等)。

核心优势:

  • ✅ 数据完全掌控(自托管,隐私安全)
  • ✅ 多平台统一管理(一个网关服务所有渠道)
  • ✅ 无代码扩展(通过技能系统)
  • ✅ 24/7 可用(开机自启动)
  • ✅ 日志和记忆(支持长期对话)

10个核心技巧详解

技巧 1:快速安装与配置

适用场景: 第一次使用,5分钟内启动

# 1. 安装 Node.js 22+ nvm install22 nvm use 22# 2. 快速安装npminstall -g openclaw # 3. 启动向导(首次运行) openclaw onboard 

向导会问:

  • 你想使用哪个渠道?(WhatsApp、Telegram、Discord、飞书等)
  • 你想用哪个 AI 模型?(Claude、GPT、Kimi 等)
  • 是否需要开机自启?

5分钟后,你的第一个 AI 机器人就上线了。


技巧 2:多渠道管理

适用场景: 同时运营多个社群

配置示例 ~/.openclaw/openclaw.json

{"channels":{"telegram":{"accounts":{"default":{"token":"YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"},"alerts":{"token":"YOUR_ALERT_BOT_TOKEN","name":"Alert Bot"}}},"discord":{"accounts":{"work":{"token":"YOUR_DISCORD_BOT_TOKEN"}}},"feishu":{"accounts":{"default":{"app_id":"cli_xxxxx","app_secret":"xxxxx","encrypt_key":"xxxxx","verification_token":"xxxxx"}}}}}

实用技巧:

  • 一个机器人可以服务多个群组
  • 可以设置不同的机器人账户(如:工作机器人 vs 生活机器人)
  • 使用 channels list 命令查看所有已配置渠道

技巧 3:自动化任务(Cron Jobs)

适用场景: 定时提醒、自动生成报告

# 1. 添加早晨提醒任务 openclaw cronadd\ --name "晨间提醒"\ --cron "0 9 * * *"\ --system-event "早安!今天有哪些重要任务?"# 2. 添加每周总结任务 openclaw cronadd\ --name "每周总结"\ --cron "0 17 * * 5"\ --agent-turn "汇总本周任务完成情况,生成报告"

高级选项:

  • --at 1735689600:绝对时间(Unix 时间戳)
  • --every 1h:每小时执行一次
  • --deliver:通知到指定渠道

技巧 4:长期记忆管理

适用场景: AI 记住用户偏好、项目信息

记忆文件结构:

~/.openclaw/workspace/ ├── MEMORY.md # 长期记忆 └── memory/ ├── 2026-02-17.md # 每日日志 └── 2026-02-18.md 

MEMORY.md 示例:

# 用户信息 **姓名:** 小纯 **时区:** GMT+8 **联系方式:** 飞书 ### 偏好 - 喜欢详细的说明和可视化例子 - 注重美学和流畅的动画 - 偏好科技/科幻风格 

使用方法:

# 搜索记忆 openclaw memory search "项目进度"# 重建索引 openclaw memory index 

价值: AI 能根据记忆了解用户,提供更个性化的回复。


技巧 5:自动化脚本集成

适用场景: 文件操作、数据抓取自动处理

# 在对话中直接命令 AI: 你:帮我监控这个网站的价格变化,如果低于 100 元通知我 AI:我来设置监控脚本... # AI 会创建这样的脚本:# ~workspace/price-monitor.shcd ~workspace &&cat> price-monitor.sh <<'EOF' #!/bin/bash PRICE=$(curl -s https://example.com/product | grep -oP 'price: \K[0-9]+') if [ $PRICE -lt 100 ]; then openclaw message send \ --channel feishu \ --message "价格已降至 $PRICE!" fi EOFchmod +x price-monitor.sh # 然后添加到 Cron openclaw cronadd\ --name "价格监控"\ --cron "0 */6 * * *"\ --agent-turn "运行价格监控脚本"

技巧 6:语音唤醒(高级)

适用场景: 智能家居、车载系统

当前支持:

  • 十一语音合成 (ElevenLabs TTS)
  • 本地 TTS(如 macOS 原生)
  • WebSocket 语音流

配置示例:

{"voice":{"enabled":true,"provider":"elevenlabs","apiKey":"YOUR_API_KEY","voiceId":"your-voice-id"}}

唤醒词设置:
在对话中 AI 会等待特定短语:

  • “小纯”
  • “OpenClaw”
  • “AI助手”

技巧 7:浏览器自动化

适用场景: 自动化网页操作、数据抓取

# 启动浏览器(命令行或对话中) openclaw browser start # 在对话中: 你:帮我打开 GitHub,搜索 OpenClaw,统计 Star 数 AI:正在操作浏览器... (自动点击、搜索、读取数据) 你:GitHub 上 OpenClaw 的 Star 数是 8,732

场景举例:

  • 自动化注册流程
  • 网页数据抓取
  • 自动化测试
  • 每日数据汇总

技巧 8:开发插件扩展

适用场景: 集成企业内部系统

插件结构:

~workspace/skills/my-plugin/ ├── SKILL.md ├── index.ts └── package.json 

SKILL.md 示例:

--- name: "my-company-integration" description: "公司内部系统集成" --- # 使用场景 - 自动化 HR 工作流 - 工单系统自动化 # 如何使用 直接在对话中:帮我创建一个 Jira 工单 

插件自动激活:
当对话匹配描述时,AI 会自动启用插件功能和对应工具(可调用外部 API 等)。


技巧 9:实时监控与健康检查

适用场景: 24/7 部署,确保服务稳定

# 检查网关状态 openclaw status # 检查渠道健康 openclaw channels status --probe # 检查日志 openclaw logs --follow 

关键指标:
✓ 网关是否运行
✓ 渠道是否连接
✓ Token 余额
✓ 内存/CPU 使用

自动化监控:

openclaw cronadd\ --name "健康检查"\ --cron "0 */4 * * *"\ --agent-turn "检查服务健康状态,若有异常通知我"

技巧 10:团队协作与权限管理

适用场景: 企业部署,多人共用

{"channels":{"discord":{"accounts":{"default":{"token":"YOUR_TOKEN","allowFrom":["user:123","user:456"],"groups":{"work-team":{"allowFrom":["role:admin"]}}}}}}}

权限类型:

  • 用户级别:限制特定用户
  • 群组级别:限制特定 Discord 群
  • 角色级别:限制 Discord 角色

20个实战脚本

基础操作脚本

1. 快速配置备份

#!/bin/bashDATE=$(date +%Y%m%d)cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup.$DATEecho"配置已备份到 openclaw.json.backup.$DATE"

2. 日志清理

#!/bin/bash# 清理 7 天前的日志find ~/.openclaw/logs -name "*.log" -mtime +7 -delete echo"已清理 7 天前的日志"

3. 快速重启

#!/bin/bash openclaw gateway stop sleep3 openclaw gateway start echo"网关已重启"

数据抓取脚本

4. 网站价格监控

#!/bin/bashcheck_product_price(){URL=$1THRESHOLD=$2PRODUCT_NAME=$3PRICE=$(curl -s $URL |grep -oP 'price: \K[0-9.]+')if(( $(awk "BEGIN {print $PRICE <= $THRESHOLD}")));then openclaw message send \ --channel feishu \ --target "@your_alert_group"\ --message "$PRODUCT_NAME 价格已降至 $PRICE"fi}# 使用:$0 "https://example.com/product" 100 "iPhone 15"

5. 天气监控

#!/bin/bashCITY=$1WEATHER=$(curl -s "https://getweather.com/$CITY"| jq '.weather') openclaw message send \ --channel feishu \ --message "$CITY 今日天气:$WEATHER"

6. 股票价格监控

#!/bin/bashSYMBOL=$1PRICE=$(curl -s "https://api.stocks.com/$SYMBOL"| jq '.price') openclaw message send \ --channel feishu \ --message "$SYMBOL 的最新价格是 $PRICE"

自动化工作流脚本

7. 自动发送日报(邮件或飞书)

#!/bin/bashTODAY=$(date +%Y-%m-%d)# 从数据库或文件读取工作记录REPORT=$(cat ~workspace/tasks.log |grep $TODAY) openclaw message send \ --channel feishu \ --message "📊 今日工作报告\n$REPORT"

8. 服务器资源监控

#!/bin/bashCPU=$(top -bn1 |grep"Cpu(s)"|awk'{print $2}'|cut -d'%' -f1)MEM=$(free|grep Mem |awk'{printf "%.1f%%", $3/$2 * 100.0}')DISK=$(df -h |awk'$NF=="/"{printf "%s", $5}')if(( $(awk "BEGIN {print $CPU >80}")));then openclaw message send \ --channel feishu \ --message "⚠️ CPU 使用率过高:$CPU%"fiif[[$DISK== *9?%* ]];then openclaw message send \ --channel feishu \ --message "⚠️ 磁盘使用率过高:$DISK"fi

9. 备份脚本(完整备份)

#!/bin/bashBACKUP_DIR=~/.openclaw/backups DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)mkdir -p $BACKUP_DIR# 备份配置、数据、日志cp -r ~/.openclaw/openclaw.json $BACKUP_DIR/ cp -r ~/.openclaw/workspace $BACKUP_DIR/workspace_$DATE# 删除 30 天前的备份find$BACKUP_DIR -mtime +30 -delete 

10. 数据库备份(如果使用数据库)

#!/bin/bashBACKUP_FILE=~workspace/db_backup_$(date +%Y%m%d).sql if[ -f "~workspace/database.db"];then sqlite3 ~workspace/database.db .dump >$BACKUP_FILEfi

网络脚本

11. 网站连通性检查

#!/bin/bashURL=$1STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" $URL)if[$STATUS -ne 200];then openclaw message send \ --channel feishu \ --message "❌ 网站异常:$URL (状态码: $STATUS)"fi

12. 监控 HTTPS 证书过期

#!/bin/bashDOMAIN=$1EXPIRY=$(echo| openssl s_client -servername $DOMAIN -connect $DOMAIN:443 2>/dev/null | openssl x509 -noout -dates |grep notAfter |cut -d= -f2)DAYS=$(echo$(($(date -d "$EXPIRY" +%s) - $(date +%s))) / 86400)if[$DAYS -lt 30];then openclaw message send \ --channel feishu \ --message "⚠️ $DOMAIN 证书将在 $DITS 天后过期!"fi

13. 扫描指定 IP 端口

#!/bin/bashIP=$1PORT=$2ifnc -z -w5 $IP$PORT;then openclaw message send \ --channel feishu \ --message "$IP:$PORT 端口正常"else openclaw message send \ --channel feishu \ --message "❌ $IP:$PORT 端口不可达"fi

文件操作脚本

14. 文件去重

#!/bin/bashDIR=$1 fdupes -r $DIR|whileread -r file;doif["$file"!="$PREV"];thenPREV=$fileelserm"$file"echo"已删除重复文件:$file"fidone

15. 定时清理过期文件

#!/bin/bashDIR=$1DAYS=$2find$DIR -type f -mtime +$DAYS -delete echo"已删除 $DIR 中 $DAYS 天前的文件"

AI 辅助脚本

16. 生成代码摘要

#!/bin/bashFILE=$1# 使用 AI 分析代码(需要配置) openclaw agent --message "请分析这个文件:$(cat $FILE)" --to feishu 

17. 自动总结日志

#!/bin/bashLOG_FILE=$1 openclaw agent --message "总结这个日志文件的核心错误:$(tail -100 $LOG_FILE)" --to feishu 

18. 自动翻译文本

#!/bin/bashTEXT=$1 openclaw agent --message "翻译成英文:$TEXT"

19. 生成测试数据

#!/bashTYPE=$1 openclaw agent --message "生成 $TYPE 的测试数据(10个样本)"

20. 代码审查

#!/bin/bashFILE=$1 openclaw agent --message "审查这段代码的安全性:$(cat $FILE)"

30个常见问题解答

安装与配置

Q1:OpenClaw 支持哪些平台?
A:支持:

  • 聊天平台:WhatsApp、Telegram、Discord、飞书、微信、Google Chat、Slack、iMessage、MS Teams
  • 操作系统:macOS、Linux、Windows(Via WSL)

Q2:最低系统要求是什么?
A:

  • CPU:现代处理器(2015 年后)
  • 内存:空闲 RAM > 2GB
  • 磁盘:至少 5GB 空间
  • 网络:允许端到端连接

Q3:是否需要显卡?
A:不需要,OpenClaw 主要是路由和管理工作流,不进行本地模型推理。

Q4:OpenClaw 是否支持多模型?
A:支持!可同时使用多个 AI 模型,并设置优先级和回退。配置示例如下:

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"anthropic/claude-sonnet-4-6","fallbacks":["kimi-code","deepseek-chat"]}}}}

Q5:如何获取 API Key?
A:

  • Claude:https://console.anthropic.com
  • GPT:https://platform.openai.com
  • Kimi:https://platform.moonshot.cn
  • DeepSeek:https://platform.deepseek.com

使用技巧

Q6:如何让 AI 用专业口吻回复?
A:在 MEMORY.md 中设置:

# 系统提示 请用专业、技术性强的语气回复,使用 emoji 和结构化格式,避免无关的客套话。 

Q7:如何禁用某个渠道?
A:在 openclaw.json 中:

{"channels":{"telegram":{"enabled":false}}}

或在 CLI 中执行:

openclaw channels remove --channel telegram --delete 

Q8:如何让 AI 只在特定时间回复?
A:使用 Cron 设置:

openclaw cronadd\ --name "工作时间"\ --cron "* 9-18 * * 1-5"\ --system-event "已进入工作时间" openclaw cronadd\ --name "下班时间"\ --cron "0 0 20 * * 1-5"\ --system-event "已下班,工作消息转入离线模式"

Q9:如何防止 AI 泄露敏感信息?
A:

  1. 明确告知 AI 不要暴露数据,在 MEMORY.md 中添加规则
  2. 在系统提示中加入安全约束
  3. 避免在公共渠道讨论敏感项目
  4. 定期检查 MEMORY.md 和 memory/*.md 文件内容(必要时编辑/清理)

Q10:如何让 AI 记住对话?
A:OpenClaw 默认会在会话内记住对话,但跨会话持久记忆需手动构建和写入到记忆文件中。可以:

  1. 自动写入到会话文件(但默认不会同步到长期记忆)
  2. 关键总结由用户手动或通过脚本写入到 MEMORY.mdmemory/YYYY-MM-DD.md
  3. 启用记忆插件后配置记忆路径(例如:MEMORY.md + memory/*.md),并用 openclaw memory index 重建索引,之后检索生效

故障排除

Q11:启动失败,提示端口被占用怎么办?
A:检查并终止占用进程或更换端口:

# 检查哪个进程占用 18789 端口lsof -i :18789 # 终止进程kill -9 <PID># 或更换端口启动 openclaw gateway --port 18790

Q12:渠道连接失败怎么办?
A:诊断步骤:

# 1. 检查 Token 是否有效 openclaw channels status --probe # 2. 重新添加渠道 openclaw channels remove --channel telegram openclaw channels add --channel telegram --token YOUR_NEW_TOKEN # 3. 查看日志 openclaw logs --lines 100

Q13:Token 余额不足怎么办?
A:

  • 检查 Token 余额:openclaw models status --probe
  • 设置备用模型(回退机制)
  • 配置自动提醒(余额低于阈值时发送通知)

Q14:AI 回复很慢怎么办?
A:可能原因与解决方案:

  • 网络延迟:检查网络连接
  • 模型拥堵:切换为备用模型
  • 上下文过大:运行 openclaw memory index 减少上下文压缩压力
  • 响应超时:调大 agents.defaults.timeoutSeconds

Q15:如何查看详细错误日志?
A:实时查看错误:

openclaw logs --follow 

过滤错误日志:

openclaw logs --follow |grep -i error 

高级功能

Q16:如何使用多个工作空间?
A:创建单独的配置文件:

openclaw --profile work gateway start openclaw --profile personal gateway start 

Q17:如何让 AI 执行复杂工作流?
A:编写插件(skills)并在对话中使用。插件会自动注册工具,AI 可调用这些工具完成步骤。

Q18:如何备份所有数据?
A:

# 完整备份cp -r ~/.openclaw ~/.openclaw.backup.$(date +%Y%m%d)# 仅备份配置和记忆tar -czf backup.tar.gz ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/workspace 

Q19:如何迁移到新机器?
A:

  1. 备份旧机器的整个 ~/.openclaw/ 目录
  2. 在新机器上安装 OpenClaw
  3. 恢复备份目录
  4. 更新配置中的 IP 地址、Token 等

Q20:如何升级到最新版本?
A:执行命令:

openclaw update # 重启网关 openclaw gateway restart 

常见异常

Q21:为什么 AI 会重复回复?
A:可能原因:

  • 网络不稳定导致重试
  • 渠道 API 限流
  • 配置中启用了不合适的重复规则。解决方案:
# 检查日志 openclaw logs |grep"duplicate"# 调整重试策略(或禁用不必要的重复检测)

Q22:为什么 AI 无法理解我的意图?
A:优化建议:

  • 使用更具体的描述
  • 在 MEMORY.md 中添加使用场景
  • 提供示例对话模式

Q23:为什么在某些群组中 AI 不响应?
A:检查群组权限设置(需要 @ 提及、白名单等):

{"channels":{"discord":{"groups":{"*":{"requireMention":true,"allowedFrom":["server:123"]}}}}}

Q24:如何限制 AI 的回复长度?
A:在系统提示中设置限制:

# 系统提示 请将回复控制在 300 字以内,使用结构化格式(列表、分段)提升可读性。 

Q25:如何让 AI 自动过滤垃圾信息?
A:在系统提示中添加垃圾信号词;或编写插件进行预处理过滤。

Q26:如何监控 OpenClaw 的资源使用?
A:查看系统健康状态(不含命令历史):

openclaw status --all 

也可查看 Gateway 的运行时指标,或通过 systemctl status openclaw-gateway 查看 GPU 占用(若使用本地模型)。

Q27:为什么 Cron 任务没有执行?
A:

  • 检查任务状态:openclaw cron status
  • 检查任务列表:openclaw cron list --all
  • 查看运行日志:openclaw cron runs --id <job-id> --limit 20

Q28:如何优化内存使用?
A:

  • 降低并发限制
  • 不用的渠道 disable
  • 避免过大上下文

Q29:如何让 AI 持续记住我的偏好?
A:写入 MEMORY.md/文件;可启用记忆与索引并设置索引路径:

openclaw memory status openclaw memory index --verbose 

Q30:如何联系技术支持?
A:

  • GitHub Issues:https://github.com/openclaw/openclaw/issues
  • Discord 社区:https://discord.com/openclaw
  • 文档:https://docs.openclaw.ai

快速故障排除手册

启动阶段

症状可能原因解决方案
无法启动网关Node 版本过低升级到 Node 22+
无法启动网关端口冲突更换端口或终止占用进程
Token 验证失败API Key 错误检查 API Key 是否有效
配置文件解析失败JSON 格式错误openclaw config get 验证

运行阶段

症状可能原因解决方案
渠道断连网络问题 / Token 过期检查网络并更新 Token
AI 不响应模型服务宕机切换到备用模型
回复变慢上下文过大减少历史记录或提升环境上限
内存溢出超出系统资源结束其他进程或升级硬件

高级阶段

症状可能原因解决方案
插件加载失败依赖缺失进入 plugin 目录执行 npm install
Cron 任务失败路径错误检查任务脚本路径和执行权限
浏览器无法启动Chrome 路径错误配置浏览器可执行文件路径

如果这篇文章对你有帮助,点赞、收藏、分享给其他开发者!

免费资源

  • 📚 官方文档:https://docs.openclaw.ai
  • 💻 GitHub 仓库:https://github.com/openclaw/openclaw
  • 💬 Discord 社区:https://discord.com/openclaw

本文由【OpenClaw 技术分享】原创,转载请注明来源。

如果你想快速搭建 AI 机器人,加我微信,免费配置指导。

Read more

AIGC率检测哪个比较靠谱?我的血泪史和最终答案

凌晨两点,宿舍楼的灯光灭了大半,只有我的屏幕还亮着。那是我硕士论文提交前的最后一晚,我用某免费工具跑了一遍检测——78%的AI率。盯着那个数字,我手心冒汗,一遍遍刷新页面,希望是系统出错了。可结果纹丝不动。问题是,那篇论文我熬了三个星期,每个字都是自己敲的。后来我才知道,那晚让我崩溃的,不是我的论文有问题,而是我信错了工具。从那以后,我把市面上能试的AIGC检测平台几乎都测了一遍。今天,我想把这些踩过的坑和最终的答案,原原本本讲给你听。 一、为什么AIGC检测结果差这么多? 1. 不同工具的算法,各玩各的 关键要点: * 有的工具用统计特征分析,看词汇分布、句法复杂度 * 有的用深度学习模型,捕捉文本的语义连贯性 * 有的干脆就是黑箱,你永远不知道它凭什么判 我的亲身经历:有一次,我把一段纯手写的实验方法描述贴进三个工具。第一个显示78%,第二个23%,第三个直接说“无法判断”。我对着三个结果发了半天呆,最后还是不知道该怎么办。宿舍的台灯发着昏黄的光,我盯着屏幕上三个并排的窗口,手指无意识地敲着桌子。室友问我怎么还不睡,

By Ne0inhk
【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

【GitHub Copilot】Figma MCP还原设计稿生成前端代码

这里写自定义目录标题 * Step1:让AI给你配置MCP * Step2:替换成自己的Figma密钥 * Step3:如何使用 Cursor+Figma MCP的教程已经很多了,由于我所在的公司采购的是GitHub Copilot,我研究了一下直接在vscode里利用GitHub Copilot接入Figma MCP进行设计稿还原代码,大获成功,这里分享我的步骤,希望能帮到你。 Step1:让AI给你配置MCP 在vscode中打开你的项目(我的例子是一个微信小程序),呼出github copilot对话框,模式选择Agent,模型建议Claude 3.7 Sonnet,提问: https://github.com/GLips/Figma-Context-MCP 如何配置能让你在vscode里使用这个mcp 之后跟着提示狂点下一步即可完成配置,如果有什么需要装的vscode插件它会自动帮你装,甚至自动生成了配置说明文档。 由于不能保证AI每次生成的答案都一致,这里附上我的运行结果作为参考,可以看到它在项目文件夹最外层建了一个.vscode文件夹,在sett

By Ne0inhk
AI的提示词专栏:LLaMA-2 与 Mixtral 的提示词调优技巧

AI的提示词专栏:LLaMA-2 与 Mixtral 的提示词调优技巧

AI的提示词专栏:LLaMA-2 与 Mixtral 的提示词调优技巧 本文围绕 LLaMA-2 与 Mixtral 两大模型的提示词调优展开,先分析二者核心特性,再针对性给出适配原则与实战技巧。LLaMA-2 因参数规模差异大、通用领域训练数据为主、指令敏感度低,需按参数分层设计提示词、补充领域知识、强化指令约束,还提供了结构化指令、Few-Shot 示例等 5 个实战技巧;Mixtral 凭借混合专家架构、长上下文窗口、强多语言能力,需引导激活对应专家模块、合理处理长文本、规范多语言输出,配套专家引导指令等 4 个技巧。文章还对比二者调优重点与适用场景,指出常见误区并给出避坑方案,最后总结核心思路并提供后续实践建议,助力开发者优化提示词、发挥模型性能。 人工智能专栏介绍     人工智能学习合集专栏是 AI 学习者的实用工具。它像一个全面的 AI 知识库,把提示词设计、AI 创作、智能绘图等多个细分领域的知识整合起来。

By Ne0inhk
文心一言4.5开源模型测评:ERNIE-4.5-0.3B超轻量模型部署指南

文心一言4.5开源模型测评:ERNIE-4.5-0.3B超轻量模型部署指南

目录 * 引言:轻量化部署的时代突围 * 一.技术栈全景图:精准匹配的黄金组合 * 基础层:硬核环境支撑 * 框架层:深度优化套件 * 工具层:部署利器 * 二.详细步骤:精准匹配CUDA 12.6的黄金组合 * 准备环节 * 1.模型选择 * 2.配置实例 * 3.选择镜像 * 4.进入JupyterLab * 5.进入终端 * 6.连接到ssh * 系统基础依赖安装 * 1.更新源并安装核心依赖 * 2.安装 Python 3.12 和配套 pip * 解决 pip 报错 * 深度学习框架部署:PaddlePaddle-GPU深度调优 * FastDeploy-GPU企业级部署框架 * 1.安装FastDeploy核心组件 * 2.修复urllib3

By Ne0inhk