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无网环境部署：离线安装OpenClaw+ollama-QwQ-32B全记录

news 2026/3/26 18:51:18

无网环境部署：离线安装OpenClaw+ollama-QwQ-32B全记录

1. 为什么需要离线部署？

上周我接到一个特殊需求：在完全隔离的内网环境中搭建一套AI自动化工作流。这个军工背景的项目要求所有组件必须离线运行，包括OpenClaw框架和QwQ-32B大模型。经过三天踩坑，终于摸索出一套可行的方案。

离线部署最大的挑战在于依赖链条的完整性。与常规安装不同，我们需要预先下载所有安装包、模型权重和证书文件。就像准备野外生存装备，少带一根火柴都可能让整个系统无法启动。

2. 准备工作：构建离线资源包

2.1 资源清单核对

在联网环境下，我准备了以下核心资源（所有文件需经SHA256校验）：

OpenClaw离线包：
- 主程序：openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz
- Node.js运行时：node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz
- 依赖缓存：npm-cache.tar（包含287个依赖包）
模型资源：
- QwQ-32B模型权重：qwen-32b-gguf-q4_0.bin（42.7GB）
- Ollama服务端：ollama-linux-amd64（v0.1.27）
- 分词器文件：qwen.tiktoken
安全组件：
- 自签名CA证书：internal-ca.crt
- TLS证书包：openclaw-certs.zip

2.2 传输与校验方案

由于内网禁用USB设备，我们采用光盘刻录方式传输。为确保文件完整性，我编写了校验脚本：

#!/bin/bash echo "开始校验文件完整性..." sha256sum -c <<EOF 789abc... openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz 123def... node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz 456ghi... qwen-32b-gguf-q4_0.bin EOF

3. 分步安装指南

3.1 基础环境搭建

首先在目标机器上创建隔离环境：

# 创建专用目录 mkdir -p /opt/offline-ai/{runtime,models,certs} chmod 700 /opt/offline-ai # 安装Node.js tar -xJf node-v22.1.0-linux-x64.tar.xz -C /opt/offline-ai/runtime export PATH="/opt/offline-ai/runtime/node-v22.1.0-linux-x64/bin:$PATH" # 配置证书 unzip openclaw-certs.zip -d /opt/offline-ai/certs cp internal-ca.crt /usr/local/share/ca-certificates/ update-ca-certificates

3.2 OpenClaw离线安装

解压主程序包并加载依赖：

tar -xzf openclaw-offline-v2.3.1.tar.gz -C /opt/offline-ai cd /opt/offline-ai/openclaw # 使用预缓存依赖 npm config set cache /opt/offline-ai/npm-cache npm install --offline --no-audit

关键点在于--offline参数，这能强制npm使用本地缓存而非联网下载。如果遇到依赖缺失错误，需要回到联网环境重新生成缓存包。

3.3 模型服务部署

启动Ollama服务并加载模型：

# 安装Ollama install ollama-linux-amd64 /usr/local/bin/ollama # 加载模型（需提前放置权重文件） ollama create qwen-32b -f <<EOF FROM ./qwen-32b-gguf-q4_0.bin PARAMETER temperature 0.7 EOF # 后台运行服务 ollama serve &

验证模型是否正常响应：

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "qwen-32b", "prompt": "请用中文回答：OpenClaw是什么？" }'

4. 配置对接与排错

4.1 OpenClaw模型配置

编辑配置文件~/.openclaw/openclaw.json：

{ "models": { "providers": { "local-ollama": { "baseUrl": "http://localhost:11434", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen-32b", "name": "离线Qwen-32B", "contextWindow": 32768 } ] } } } }

4.2 常见问题解决

证书错误：

Error: self signed certificate in certificate chain

解决方案：

export NODE_EXTRA_CA_CERTS=/opt/offline-ai/certs/internal-ca.crt

模型加载失败：检查ollama日志发现：

error: failed to load model: invalid magic number

原因是模型文件损坏，需重新传输并校验SHA256。

5. 验证与使用

启动OpenClaw网关：

openclaw gateway --port 18789 --host 0.0.0.0

通过curl测试任务执行：

curl -X POST http://localhost:18789/v1/tasks \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "instruction": "用Markdown格式总结当前系统状态", "model": "qwen-32b" }'

成功响应应包含系统信息摘要，证明整个链路已打通。