OpenClaw(俗稱“龍蝦”)已成為2026年現(xiàn)象級的AI應(yīng)用,其強大的工具調(diào)用和任務(wù)執(zhí)行能力吸引了無數(shù)開發(fā)者和企業(yè)。然而,將龍蝦動不動上百萬的token消耗,使得很多想嘗試的用戶望而卻步,把龍蝦“養(yǎng)”在本地,不僅可以大幅度節(jié)省token消耗量,而且可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私、低延遲等諸多優(yōu)勢。登臨KS20 GPU 憑借其強大的端側(cè)算力和CUDA兼容優(yōu)勢,成為解鎖本地OpenClaw全新玩法的理想硬件選擇。
本教程將基于內(nèi)部測試報告和應(yīng)用指南,為您提供一份從環(huán)境準(zhǔn)備到任務(wù)發(fā)布的完整“養(yǎng)龍蝦”指南,助您快速搭建屬于自己的24小時AI管家。
核心優(yōu)勢|KS20如何賦能本地OpenClaw?
在動手之前,我們先明確KS20為OpenClaw帶來的核心價值:
強大的端側(cè)算力 :KS20支持高達70TOPS的AI算力和60路1080P@30fps視頻解碼,足以驅(qū)動復(fù)雜的多模態(tài)應(yīng)用(MCP),如家庭安全管家、智能翻譯等。
超長上下文支持 :測試表明,KS20-32GB可流暢運行Qwen3-Coder模型,并支持高達 140K上下文長度 ,遠超OpenClaw官方最低要求的64K,這意味著龍蝦能處理更長的對話和更復(fù)雜的指令。
極致的推理性能 :面對超過20K輸入長度的單次請求,KS20的prefill速度可達 1750 token/s ,解碼速度仍能保持在 10 tps以上 ,確保了流暢的交互體驗。
顯著降低Token消耗 :通過在本地部署大模型,將對本地數(shù)據(jù)的查詢、修改等操作本地化處理,可大幅降低對云端API的Token消耗,真正解決“養(yǎng)不起龍蝦”的痛點。
廣泛的軟硬件兼容性:KS20支持X86、ARM等多種主流CPU架構(gòu),以及麒麟、統(tǒng)信等國產(chǎn)操作系統(tǒng),為不同場景提供了靈活選擇。
KS20適配OpenClaw核心參數(shù)一覽
| 參數(shù)項 | 具體配置/性能 | 說明與優(yōu)勢 | |||
| 測試卡型號 | KS20-32GB | 提供充足顯存,滿足大模型部署需求。 | |||
| 運行模型 | Qwen3-Coder | 支持開源生態(tài),具備強大的代碼生成與通用任務(wù)能力。 | |||
| 模型大小 | 17GB | 適配KS20-32GB顯存,部署無壓力。 | |||
| 上下文長度 | 140K | 遠超官方最低要求(64K),能處理極長對話和文檔。 | |||
| Prefill速度 |
1750 token/s (20K+輸入) |
首屏響應(yīng)速度快,用戶體驗佳。 | |||
| Decoding速度 | >10 tps | 生成流暢,無明顯卡頓。 | |||
| 工具調(diào)用 | 正常響應(yīng) | 成功接入并使用外部工具(如Tavily Search),驗證了完整功能。 |
手把手部署|四步搭建您的本地龍蝦
01硬件與環(huán)境準(zhǔn)備
硬件 :確保您擁有一臺安裝了登臨KS20-32GB 加速卡的主機,支持信創(chuàng)及市場主流CPU架構(gòu)。
軟件 :安裝linux或國產(chǎn)主流操作系統(tǒng),獲取驅(qū)動及一鍵部署腳本,快速完成環(huán)境搭建。
02啟動模型服務(wù)
下載模型 :從開源社區(qū)下載Qwen3-Coder模型。測試中使用的模型地址為:https://modelscope.cn/models/tclf90/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ/files。
配置啟動命令 :在KS20上配置啟動Qwen3-Coder模型的命令。關(guān)鍵參數(shù)是必須啟用tool-use功能,這是OpenClaw調(diào)用外部工具的基礎(chǔ),執(zhí)行命令如下;部署過程中可以看到上下文支持140K。
DLEOL_USE_CU_MQA_TILEKV=1vllm serve /LocalRun/model_zoo/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ/ -tp1--served-model-name qwen3-coder --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --dtype=half --compilation-config '{"cudagraph_capture_sizes":[64,128,192,256],"cudagraph_capture_decode_sizes":[1]}' --max-num-batched-tokens256--scheduler-cls vllm.v1.core.sched.scheduler.Scheduler --max-model-len140000

03配置OpenClaw客戶端
完成OpenClaw安裝 :Openclaw 的安裝教程非常多,可以參考官方文檔https://docs.openclaw.ai/zh-CN,命令一鍵安裝。
npm install -gopenclaw@latest
安裝完成后,使用openclaw配置命令進行,配置關(guān)鍵在配置參數(shù)部分使用vLLM本地服務(wù):
openclawonboard


連接本地模型服務(wù):在OpenClaw的設(shè)置中,配置“本地OpenAI-completions服務(wù)”。將服務(wù)地址指向您在第二步中啟動的模型服務(wù)地址(默認(rèn)是http://0.0.0.0:8000/v1 )

啟動客戶端:啟動OpenClaw客戶端,此時它將連接到您本地的KS20模型了??梢允褂镁W(wǎng)頁訪問或TUI界面,快速測試推薦使用TUI界面
#啟動openclaw服務(wù) openclaw gateway restart #進入tui界面 openclaw tui #在openclaw中啟動新session /new

04
發(fā)布任務(wù)與測試驗證
準(zhǔn)備工具技能(SKILLS):為OpenClaw添加所需的工具技能。測試中使用了Tavily Search技能,并配置了對應(yīng)的API Key(通常注冊即可獲得免費額度)。具體方法參考:https://clawhub.ai/

發(fā)布測試任務(wù):向OpenClaw發(fā)布一個需要調(diào)用外部工具的任務(wù),例如:“請使用Tavily搜索最新的AI大模型動態(tài),并總結(jié)給我?!?/p>

驗證功能:觀察OpenClaw是否能正確調(diào)用Tavily API,并將搜索結(jié)果整理后返回。同時,您可以從模型服務(wù)的后臺日志中,確認(rèn)工具使用需求已被正常響應(yīng)。

通過本教程,您已掌握使用登臨KS20在本地部署和運行OpenClaw的完整流程。KS20憑借其 強大算力、超長上下文、卓越性能和廣泛兼容性 ,為本地“養(yǎng)龍蝦”提供了堅實的硬件基礎(chǔ)。這不僅是一次技術(shù)實踐,更是開啟個人AI助理、家庭智能中樞或企業(yè)邊緣計算新可能的起點。
隨著開源模型和OpenClaw生態(tài)的持續(xù)發(fā)展,登臨GPU將持續(xù)進化,為您解鎖更多AI賦能的全新玩法?,F(xiàn)在,就動手部署,體驗屬于您的24小時AI管家吧!
關(guān)于登臨
蘇州登臨科技股份有限公司是一家專注于高性能通用 GPU 設(shè)計與研發(fā)的創(chuàng)新型企業(yè),致力于為 AI 計算、圖形渲染、高性能計算等領(lǐng)域提供自主可控、高效能的算力解決方案。公司以“技術(shù)賦能行業(yè)革新”為理念,通過自主研發(fā)的GPU+架構(gòu),在多個行業(yè)實現(xiàn)了規(guī)模化商業(yè)落地,成為推動國產(chǎn)算力發(fā)展的關(guān)鍵力量。
-
gpu
+關(guān)注
關(guān)注
28文章
5217瀏覽量
135627 -
AI
+關(guān)注
關(guān)注
91文章
40159瀏覽量
301770 -
開源
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
4243瀏覽量
46243 -
登臨科技
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
22瀏覽量
847
原文標(biāo)題:安全“養(yǎng)龍蝦” — 登臨GPU本地部署OpenClaw全攻略
文章出處:【微信號:gh_313558c425fe,微信公眾號:登臨科技 DenglinAI】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
登臨科技GPU本地部署OpenClaw全攻略
評論