1. 安装 Ollama
    Ollama for Windows:https://ollama.com/download/windows
    操作: 下载后直接运行安装,完成后屏幕右下角托盘会出现一只“小羊驼”图标。

官网下载慢,各种网盘下载:

https://www.dhzyw.com/archives/7910.html
  1. 开启跨设备访问(关键:否则虚拟机连不上)
    ①在 Windows 搜索框输入 “环境变量”,点击“编辑系统环境变量”。
    ②在弹窗中点击右下角 “环境变量”。
    ③在 “系统变量” 区域点击 “新建”: 变量名:OLLAMA_HOST | 变量值:0.0.0.0:11434
    ④重启 Ollama: 右键托盘小章鱼 -> Quit Ollama,然后重新从开始菜单启动。
    ⑤找到 Windows 真机 IP: 在 Windows CMD 输入 ipconfig,找到 VMnet8 的 IPv4 地址(通常是 192.168.x.1)和以太网关IPv4地址(通常是 192.168.x.x)。
    ⑥验证配置: 打开浏览器,分别访问以下两个地址,如果页面显示“Ollama is running”,则说明配置成功:
    - 本机访问:http://192.168.x.1:11434
    - 局域网其他设备访问:http://192.168.x.x:11434
    原理说明OLLAMA_HOST=0.0.0.0 表示 Ollama 服务监听所有网络接口,而不仅仅是本地回环地址(127.0.0.1)。这使得虚拟机(Ubuntu Server)能够通过真机的 IP 地址访问到 Ollama 的 API 端口(11434)。
    3. 下载适配模型 打开 PowerShell(右键开始菜单按钮),输入选好的模型命令: 模型 参数量 命令
    3. 下载适配模型
    打开 PowerShell(右键开始菜单按钮),输入选好的模型命令。以下是推荐模型列表及其特点:
模型 参数量 命令 特点与适用场景
Qwen2.5-Coder 3b ollama run qwen2.5-coder:3b 轻量级,适合代码补全、理解,对显存要求低(约2GB)。
Qwen2.5-Coder 7b ollama run qwen2.5-coder:7b 平衡型,代码能力更强,需要约4-6GB显存。
Qwen3.5 4b ollama run qwen3.5:4b 通用对话模型,响应速度快,适合日常问答。
Qwen3.5 9b ollama run qwen3.5:9b 更强的理解和生成能力,需要约6-8GB显存。
Qwen3-coder 30b ollama run qwen3-coder:30b 强烈推荐,专为代码优化,上下文长,能力强,需12GB+显存。
glm-4.7-flash 30b ollama run glm-4.7-flash 中英文混合能力强,适合综合任务。
gpt-oss 20b ollama run gpt-oss:20b 开源GPT风格,对话流畅。
gpt-oss 120b ollama run gpt-oss:120b 超大模型,需要极高显存(>24GB),仅限高端显卡尝试。
 **选择建议**:
 1.  **首要考虑显存**:运行命令后,观察任务管理器中 GPU 显存占用。如果接近爆满,请换更小的模型。
 2.  **OpenClaw 需求**:OpenClaw 需要模型具备较长的上下文处理能力(通常 8K 以上)来理解复杂任务。参数量较大的模型(如 7B、30B)通常上下文更长。
 3.  **性能测试**:下载后,可以在 PowerShell 中与模型简单对话,测试其响应速度和理解能力。
 4.  **获取配置建议**:如果不确定,可以直接用以下提示词询问你刚下载的模型:
    ```
    我的电脑是处理器 [你的CPU型号],内存大小 [你的内存大小] GB,显卡型号 [你的显卡型号],我要用 vmware 虚拟机安装 ubuntu server 跑 openclaw,真机安装 ollama 跑本地大模型,请根据我的硬件给我推荐一个合适的模型,以及建议的虚拟机配置(CPU核心数、内存大小)。
    ```

📦 第二阶段:虚拟机配置——搭建安全沙箱(VMware)
软件准备 • 虚拟机软件: VMware Workstation Pro 17.6.4(现对个人用户免费):https://support.broadcom.com/group/ecx/free-downloads ◦
大海的分流链接:https://www.dhzyw.com/archives/6993.html
Linux 系统:Ubuntu Server 24.04.4 LTS

https://ubuntu.com/download/server

  1. 虚拟机安装要点 1. 硬件分配: CPU 核心给4核,内存 8GB。 2. 网络模式: 选择 NAT 模式。 3. SSH 设置: 安装过程中,当看到 Install OpenSSH server 时,按空格键勾选,然后继续 2. 虚拟机安装要点
    1. 硬件分配: CPU 核心给4核,内存 8GB。确保真机有足够的资源富余。
    2. 网络模式选择 NAT 模式。这是最关键的一步,其原理是让虚拟机共享真机的 IP 地址上网,同时虚拟机与真机处于同一个虚拟子网内,可以相互通信。这为后续 OpenClaw 调用真机的 Ollama 服务奠定了基础。
    3. SSH 设置: 安装过程中,当看到 “Install OpenSSH server” 时,按空格键勾选,然后继续。这将允许你从真机通过 SSH 客户端远程连接到虚拟机,无需一直开着 VMware 窗口。
    4. 安装后网络验证
    • 安装完成并启动 Ubuntu Server 后,在虚拟机内尝试 ping 一下真机 IP(前面找到的 192.168.x.1),例如:ping 192.168.150.1
    • 在真机的 CMD 里,ping 一下虚拟机的 IP(后面会获取到,如 192.168.150.128)。
    • 如果双向都能 ping 通,说明网络配置正确。
 3. 服务器版基础操作(小白必读)
 •  **ssh登录**:在 VMware 界面,选择上边的虚拟机 -> ssh ,输入用户名后按回车,输入密码时屏幕不会显示星号,直接盲打完按回车即可。
 •  **获取虚拟机 IP**: 登录后输入 `ip addr`,找到 `ens33` 下的 `inet` 后的地址(如 `192.168.150.128`),记下它。这个 IP 是后续端口转发和访问 OpenClaw 的关键。。  
    ⚙️ 第三阶段:安装 OpenClaw
     在 Ubuntu 终端内一行行输入: Bash # 1.更新系统包列表
sudo apt update 

2.安装并启动 OpenSSH 服务(方便通过 PC 远程管理)

sudo apt install -y openssh-server

无头运行: 如果你不习惯一直开着虚拟机窗口,可以在关闭 VMware 时选择“在后台运行”,这样可以节省真机的桌面显示资源。 软件

3.安装基础下载工具

sudo apt install -y curl #
  1. 安装构建和编译软件所需的基本工具和库
sudo apt install build-essential

5. 一键安装 OpenClaw

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 4. 启动 OpenClaw Bash openclaw onboard --install-daemon
4. 启动 OpenClaw
bash openclaw onboard --install-daemon
执行此命令后,OpenClaw 会作为后台服务启动。你可以通过以下命令检查服务状态:

sudo systemctl status openclaw
 如果看到 `active (running)` 字样,说明服务已成功启动。如果失败,可以查看日志排查:
 ```bash
 sudo journalctl -u openclaw -f
 ```它。 
  1.转发wss 在powershell页面输入命令,页面不要关闭 脚本语言  ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 ubuntu@192.168.160.128 
   2. 浏览器访问 在 Windows 的 Chrome/Edge 浏览器地址栏输入: http://localhost:18789 提示:有些人登录提示没有token,可以去powershell界面用命令获取一下 grep '"token"' ~/.openclaw/openclaw.json 
   3.  3. 配置 Windows 防火墙(如果打不开) 如果网页打不开,说明 Windows 拦截了虚拟机的回传。
    1.  Windows 搜索 “高级安全 Windows 防火墙”。  
    2.  点击左侧 “入站规则” -> “新建规则”
    3.  选择 “端口” -> TCP -> 特定本地端口输入 11434, 18789。  4.  一路点击“下一步”,允许连接。 B站客户端   
    4. 测试运行 在 OpenClaw 网页端发送一句话:“你好,你是谁?” •  观察点: 观察真机 Ollama 的 CPU/GPU 占用,如果开始飙升,说明连通成功!
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