在有网络的环境中拉取镜像

OpenClaw 离线使用需要一些准备工作,以下是几种常见的离线使用方法：

Docker 镜像方式（推荐）

准备工作：

# 保存镜像为文件
docker save -o openclaw.tar openclaw/openclaw:latest
# 将镜像文件传输到离线环境
# 在离线环境中加载镜像
docker load -i openclaw.tar

运行：

docker run -p 8080:8080 openclaw/openclaw:latest

源码打包方式

在有网络的环境中：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/opencodebase/openclaw.git

2. 下载所有依赖：

   # 使用 pip 下载所有依赖包
   pip download -r requirements.txt -d ./packages

或者使用 pipdeptree 生成完整依赖

pip install pipdeptree pipdeptree --freeze > requirements_all.txt pip download -r requirements_all.txt -d ./packages

3. 打包：
```bash
tar -czf openclaw-offline.tar.gz openclaw/ packages/

在离线环境中：

1. 解压：

   tar -xzf openclaw-offline.tar.gz
   cd openclaw

2. 安装依赖：

   pip install --no-index --find-links=../packages -r requirements.txt

3. 运行：

   python app.py

预训练模型离线

如果需要使用本地模型：

下载模型文件：

# 在有网络的环境中
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model_name = "claude-model"  # 替换为实际模型名
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 保存到本地
model.save_pretrained("./local_model")
tokenizer.save_pretrained("./local_model")

在离线配置中：

# config.yaml
model_path: "./local_model"
use_local: true

使用本地知识库

配置本地向量数据库：

# 使用本地 ChromaDB 或 FAISS
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
# 本地嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="local_embedding_model"
)
# 创建本地向量库
vectorstore = Chroma(
    persist_directory="./local_db",
    embedding_function=embeddings
)

完整离线部署方案

目录结构：

openclaw-offline/
├── app/              # 应用代码
├── models/           # 本地模型文件
│   ├── llm/
│   ├── embedding/
│   └── reranker/
├── database/         # 本地数据库
├── packages/         # 所有Python依赖包
└── data/             # 本地知识库数据

启动脚本：

#!/bin/bash
# start_offline.sh
# 设置环境变量
export OFFLINE_MODE=true
export MODEL_PATH="./models/llm"
export EMBEDDING_PATH="./models/embedding"
# 启动应用
python app/main.py --offline --port 8080

注意事项：

1. 存储空间：模型文件通常较大，确保有足够磁盘空间
2. 内存要求：本地运行大模型需要充足的内存
3. 许可证：确保遵守所用模型的许可证协议
4. 版本兼容：保持所有依赖包版本一致

快速检查清单：

• [ ] 下载所有Python依赖包
• [ ] 获取模型权重文件（如需要）
• [ ] 准备本地知识库数据
• [ ] 配置本地数据库（SQLite/ChromaDB等）
• [ ] 修改配置文件指向本地路径
• [ ] 测试所有功能在离线状态下正常工作

如果提供更多关于你的具体使用场景信息（如：操作系统、硬件配置、具体用途）,我可以给出更详细的指导。

标签： 网络拉取 镜像获取