OpenClaw人人养虾：vLLM 本地部署
vLLM 是一个高性能的 LLM 推理（Inference）引擎，支持 PagedAttention 等优化技术，可以在本地 GPU 上高效运行大模型。
安装 vLLM
pip 安装
pip install vllmDocker 安装（推荐）
docker run --gpus all -p 8000:8000 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct启动 vLLM 服务
# 启动 OpenAI 兼容的 API 服务 vllm serve Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 1常用启动参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--model | 模型名称或路径 |
--host | 监听地址 |
--port | 监听端口 |
--tensor-parallel-size | GPU 并行数 |
--max-model-len | 最大上下文长度 |
--quantization | 量化方式（awq, gptq 等） |
配置 OpenClaw
vLLM 提供 OpenAI 兼容 API，可以直接作为自定义 OpenAI 提供商使用：
// ~/.openclaw/config.json { "models": { "providers": { "vllm": { "baseUrl": "http://localhost:8000/v1", "apiKey": "not-needed" } } } }openclaw models default set vllm/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct推荐模型
| 模型 | 显存需求 | 说明 |
|---|---|---|
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct | 16 GB | 中文优秀 |
Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct | 28 GB | 中文最佳平衡 |
meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct | 16 GB | 通用能力好 |
deepseek-ai/DeepSeek-V3 | 多 GPU | 推理能力强 |
性能优化
量化加速
# AWQ 量化，显存需求降低约 50% vllm serve Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ \ --quantization awq多 GPU 并行
# 使用 2 块 GPU 并行推理 vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \ --tensor-parallel-size 2故障排查
CUDA 内存不足
- 尝试更小的模型或量化版本
- 减小
--max-model-len - 使用多 GPU 并行
服务启动失败
- 确认已安装 CUDA 驱动
- 检查 GPU 是否可用：
nvidia-smi - 确认模型已下载完成
OpenClaw 无法连接
- 确认 vLLM 服务正在运行
- 检查
baseUrl端口是否正确
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