无网环境部署：OpenClaw+nanobot镜像的离线安装包制作方法

无网环境部署：OpenClaw+nanobot镜像的离线安装包制作方法

1. 为什么需要离线安装包

上周我接到一个特殊需求：某研究所需要在完全隔离的内网环境中部署OpenClaw+nanobot组合，用于自动化处理内部文档。这个场景下，传统的在线安装方式完全失效——既无法从npm拉取包，也不能访问模型仓库下载权重。

经过三天折腾，我摸索出一套完整的离线打包方案。现在任何Linux服务器，只要具备基础运行环境，都能在10分钟内完成部署。最关键的是，整个过程不需要任何外网连接，所有依赖都固化在安装包内。

2. 准备工作：构建离线资源库

2.1 基础环境准备

首先需要一台能联网的构建机（我用的Ubuntu 22.04），用于收集所有依赖项。建议使用Docker保持环境纯净：

docker run -it --name builder ubuntu:22.04 bash apt update && apt install -y python3-pip npm curl

2.2 核心组件下载

在构建机上下载所有必需组件（注意版本号需严格对应）：

# OpenClaw核心包 npm pack openclaw@3.2.1 npm pack @qingchencloud/openclaw-zh@1.0.3 # nanobot相关 pip download chainlit==1.0.0 vllm==0.3.3 curl -LO https://example.com/qwen3-4b-instruct-2507.tar.gz # 替换为实际模型地址

2.3 依赖项收集

使用pip download和npm pack收集所有次级依赖：

# Python依赖 pip download -r <(pip freeze) --platform manylinux2014_x86_64 # Node.js依赖 npm pack @m1heng-clawd/feishu@latest npm pack clawhub@2.1.0

将所有下载的.tar.gz、.whl文件统一存放到/offline_packages目录。

3. 制作自包含安装包

3.1 目录结构设计

创建标准化目录结构：

openclaw_offline/ ├── install.sh ├── packages/ │ ├── python/ │ ├── nodejs/ │ └── model/ └── scripts/ ├── deploy_openclaw.sh └── deploy_nanobot.sh

3.2 安装脚本编写

install.sh核心逻辑：

#!/bin/bash set -e # 安装Python依赖 pip install --no-index --find-links=packages/python/ -r packages/python/requirements.txt # 安装Node.js组件 npm install -g packages/nodejs/openclaw-3.2.1.tgz npm install -g packages/nodejs/@qingchencloud_openclaw-zh-1.0.3.tgz # 部署模型 tar -xzf packages/model/qwen3-4b-instruct-2507.tar.gz -C /opt/

3.3 依赖关系固化

生成Python依赖清单：

pip freeze > packages/python/requirements.txt

验证Node.js版本兼容性：

// package.json { "engines": { "node": ">=18.0.0", "npm": ">=9.0.0" } }

4. 离线环境部署实战

4.1 传输安装包

将整个openclaw_offline目录通过物理介质（如U盘）拷贝到目标机器，建议校验文件完整性：

sha256sum openclaw_offline.tar.gz > checksum.txt

4.2 执行离线安装

在内网机器上：

tar -xzf openclaw_offline.tar.gz cd openclaw_offline chmod +x install.sh ./install.sh

4.3 配置验证

启动服务并检查状态：

openclaw gateway start chainlit run app.py -p 18650

用curl测试基础API：

curl http://127.0.0.1:18650/health

5. 常见问题解决方案

问题1：GLIBC版本不兼容

• 解法：在构建机使用旧版基础镜像，或静态编译关键组件

问题2：CUDA驱动缺失

• 解法：在安装包内附带CUDA Toolkit的runfile安装包

问题3：模型权重校验失败

• 解法：在构建机生成MD5校验文件：

md5sum qwen3-4b-instruct-2507/* > model_checksum.md5

6. 安全加固建议

对于高保密环境，建议额外采取以下措施：

1. 使用静态编译的二进制替换解释型语言组件
2. 移除安装包中所有调试符号和文档
3. 对模型权重进行分段加密存储
4. 安装完成后自动擦除临时文件

# 安全擦除示例 shred -u /tmp/*.whl

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