Qwen3-VL:30B部署教程：星图平台SSH连接→Clawdbot.json手动修改→服务重启

1. 教程概述与目标

本教程将手把手教你如何在CSDN星图AI云平台上，从零开始部署强大的多模态大模型Qwen3-VL:30B，并通过Clawdbot搭建一个既能"看图"又能"聊天"的智能助手。

学习完成后，你将掌握：

• 在星图平台快速部署Qwen3-VL:30B镜像
• 通过SSH连接云服务器并进行配置修改
• 安装和配置Clawdbot聊天机器人框架
• 手动修改配置文件实现模型集成
• 服务重启和最终测试验证

前置要求：

• 基本的命令行操作经验
• CSDN星图平台账号
• 无需深厚的AI背景，跟着步骤做就行

实验说明：本文所有的部署及测试环境均由 CSDN星图AI 云平台提供。我们使用官方预装的Qwen3-VL-30B镜像作为基础环境。

2. 环境准备与镜像部署

2.1 选择合适的基础镜像

首先登录CSDN星图AI平台，在镜像市场中找到Qwen3-VL:30B镜像。这个镜像是目前最强的多模态模型之一，支持图文对话和复杂推理。

操作提示：

• 如果镜像列表较长，可以直接在搜索框输入Qwen3-vl:30b快速定位
• 确认镜像版本为30B参数版本，这是效果最好的版本

2.2 配置硬件资源

Qwen3-VL:30B作为大参数模型，需要足够的计算资源。星图平台会自动推荐合适的配置：

资源类型	推荐配置	说明
GPU显存	48GB	最低要求，确保模型正常运行
CPU核心	20核心	提供充足的计算能力
内存	240GB	支持大规模数据处理
系统盘	50GB	基础系统空间
数据盘	40GB	模型文件和数据处理空间

按照默认推荐配置启动实例即可，平台会自动优化资源分配。

2.3 初始连接测试

实例启动后，我们先进行基础连通性测试。在控制台点击"Ollama控制台"快捷方式，进入预装好的Web交互界面。

进行简单的对话测试，确保模型基本功能正常：

3. SSH连接与Clawdbot安装

3.1 获取SSH连接信息

在星图平台控制台，找到你的实例SSH连接信息。通常包括：

• 服务器公网IP地址
• SSH端口号
• 登录用户名（通常是root）
• 密码或密钥认证方式

3.2 连接云服务器

使用你熟悉的SSH工具连接服务器。以命令行为例：

ssh root@你的服务器IP -p 端口号

输入密码后，你就成功进入了云服务器环境。

3.3 安装Clawdbot框架

星图环境已经预装了Node.js和必要的依赖，我们可以直接通过npm安装Clawdbot：

npm i -g clawdbot

安装完成后，验证安装是否成功：

clawdbot --version

应该能看到版本号信息，表示安装成功。

3.4 初始化配置

运行初始化向导，完成基础配置：

clawdbot onboard

在初始化过程中，对于高级配置选项，建议先选择跳过，我们后续通过配置文件手动修改。

4. 配置文件手动修改

4.1 定位配置文件

Clawdbot的配置文件位于用户目录下的隐藏文件夹中：

vim ~/.clawdbot/clawdbot.json

这个文件包含了所有的配置信息，我们需要手动修改几个关键部分。

4.2 解决网络访问问题

默认配置只监听本地回环地址，需要修改为全网监听：

修改前：

"gateway": {
    "bind": "loopback",
    "port": 18789
}

修改后：

"gateway": {
    "bind": "lan",
    "port": 18789,
    "auth": {
        "mode": "token",
        "token": "csdn"
    },
    "trustedProxies": ["0.0.0.0/0"]
}

4.3 配置模型集成

这是最关键的一步，将Clawdbot连接到我们部署的Qwen3-VL:30B模型。

在配置文件的models.providers部分添加新的模型供应源：

"models": {
    "providers": {
        "my-ollama": {
            "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
            "apiKey": "ollama",
            "api": "openai-completions",
            "models": [
                {
                    "id": "qwen3-vl:30b",
                    "name": "Local Qwen3 30B",
                    "contextWindow": 32000
                }
            ]
        }
    }
}

然后在agents.defaults中设置默认模型：

"agents": {
    "defaults": {
        "model": {
            "primary": "my-ollama/qwen3-vl:30b"
        }
    }
}

4.4 完整配置文件参考

如果你遇到配置问题，可以参考这个完整的配置模板：

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.1.24-3"
  },
  "models": {
    "providers": {
      "my-ollama": {
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
        "apiKey": "ollama",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3-vl:30b",
            "name": "Local Qwen3 30B",
            "contextWindow": 32000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "my-ollama/qwen3-vl:30b"
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "csdn"
    },
    "trustedProxies": ["0.0.0.0/0"]
  }
}

5. 服务重启与最终测试

5.1 重启Clawdbot服务

修改配置后，需要重启服务使更改生效。首先停止当前服务（如果正在运行）：

# 查找正在运行的Clawdbot进程
ps aux | grep clawdbot

# 停止进程
kill [进程ID]

然后重新启动服务：

clawdbot gateway

5.2 监控GPU状态

打开新的终端窗口，监控GPU使用情况，确认模型正常加载：

watch nvidia-smi

你应该能看到GPU显存占用显著增加，这表明Qwen3-VL:30B模型已经成功加载。

5.3 最终功能测试

通过Web界面访问Clawdbot控制台（端口18789），进行最终测试：

1. 文本对话测试：发送文字消息，检查回复是否正常
2. 图片识别测试：上传图片并提问，测试多模态能力
3. 连续对话测试：进行多轮对话，测试上下文理解

如果所有测试都通过，恭喜你！Qwen3-VL:30B已经成功部署并集成到Clawdbot中。

6. 总结与下一步

通过本教程，你已经完成了：

1. ✅ 星图平台Qwen3-VL:30B镜像的部署
2. ✅ SSH连接云服务器和基础环境配置
3. ✅ Clawdbot框架的安装和初始化
4. ✅ 配置文件的手动修改和模型集成
5. ✅ 服务重启和最终功能测试

常见问题解决：

• Web页面空白：检查bind配置是否为lan而不是loopback
• 连接超时：确认防火墙设置和端口开放状态
• 模型不响应：检查Ollama服务是否正常运行systemctl status ollama

下一步学习建议：

在后续教程中，我们将深入讲解：

• 如何将搭建好的智能助手接入飞书平台
• 实现群聊互动和团队协作功能
• 环境持久化打包和镜像发布
• 性能优化和监控配置

现在你已经拥有了一个强大的多模态AI助手，可以开始探索各种应用场景了！

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