Qwen3-32B 本地部署与 Clawdbot WebSocket 网关实践
1. 为什么需要一个能'一直在线'的 AI 聊天网关？
你有没有遇到过这样的情况：在网页里和大模型聊天，刚输入一个问题，页面突然卡住、断开，或者等了半分钟才蹦出第一句话？更糟的是，刷新页面后对话历史全没了——就像和一个人聊到一半，对方突然挂了电话，再打过去已经不记得刚才说到哪了。
这背后其实是个很实际的技术问题：传统 HTTP 短连接在实时交互场景下力不从心。而 Qwen3-32B 这类高性能大模型，光是加载就接近 20GB 显存，推理响应又依赖稳定低延迟的通道。如果只是简单用 curl 调 API，根本撑不起一个像样的 Web 聊天界面。
Clawdbot 做的这件事，就是把 Qwen3-32B 真正'请进浏览器里坐稳'——它不靠轮询、不靠重连、不靠前端自己维护状态，而是用原生 WebSocket 长连接，让浏览器和后端之间建立一条持续畅通的'语音专线'。消息来了秒达，流式输出一气呵成，断网恢复后还能续上最后一句。这不是炫技，是让 AI 真正能嵌进产品里的关键一步。
这篇文章不讲抽象架构图，也不堆参数表格。我会带你从零跑通整个流程：怎么拉起 Qwen3-32B、怎么配 Clawdbot 做代理、怎么让网页直连不掉线，最后打开那个熟悉的聊天框，看着文字像打字一样一行行流出来——整个过程不用改一行模型代码，全部基于开源组件组合完成。
2. 环境准备：三步搭好底层地基
2.1 硬件与系统要求（实测可用）
别被 32B 吓住——我们不是要在笔记本上跑全量微调。Qwen3-32B 在 Ollama 中默认启用 4-bit 量化，实测在单张 RTX 4090（24G 显存）上可稳定运行，CPU+GPU 混合推理模式下，A100 40G 也能流畅服务。如果你只有 24G 显存的卡，放心，够用。
- 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS（推荐）或 macOS Sonoma（M2 Ultra 实测通过）
- 显卡驱动：NVIDIA Driver ≥ 535（Linux） / CUDA Toolkit 12.1+
- 必备工具：
docker（24.0+）ollama（v0.3.10+，必须新版本，老版不支持 Qwen3）git、curl、基础编译工具链
注意：Clawdbot 本身是 Go 二进制程序，不依赖 Node.js 或 Python 环境，部署极轻量。所有服务均容器化隔离，互不干扰。
2.2 一键拉起 Qwen3-32B（Ollama 方式）
Ollama 已原生支持 Qwen3 系列。执行以下命令，自动下载、解压、注册模型：
# 添加国内镜像源（加速下载）
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve &
# 拉取 Qwen3-32B（约 18GB，首次需耐心等待）
ollama pull qwen3:32b
# 验证是否加载成功
ollama list
# 应看到：qwen3:32b latest 17.8 GB ...
启动后，Ollama 默认监听 http://localhost:11434，提供标准 OpenAI 兼容 API。你可以立刻用 curl 测试：
curl http://localhost:11434/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "qwen3:32b", "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请用一句话介绍你自己"}], "stream": true }'
你会看到逐 token 返回的 JSON 流——这就是后续 WebSocket 要承载的内容源头。
