最常见的方式，克隆整个项目仓库

AI小龙虾的 OpenClaw 项目通常会提供一个自动化安装脚本（install.sh 或 setup.sh），旨在简化其复杂的部署过程，本指南将详细介绍如何使用此类脚本。

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核心目标

通过一行或几步命令,自动完成以下工作：

1. 环境检查：验证操作系统、Docker、NVIDIA驱动、CUDA等。
2. 依赖安装：自动安装缺失的依赖（如Docker， Docker Compose， git等）。
3. 获取代码：从GitHub克隆或更新OpenClaw项目仓库。
4. 配置生成：根据用户环境生成或修改配置文件（如 .env）。
5. 镜像构建/拉取：构建Docker镜像或从镜像仓库拉取预构建的镜像。
6. 启动服务：使用 docker-compose up 启动所有相关服务。

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典型使用步骤

第零步：预备知识

• 操作系统：推荐 Ubuntu 20.04/22.04 LTS，或其它主流Linux发行版，脚本可能对其他系统（如CentOS）有有限支持。
• 权限：安装过程通常需要 sudo 权限来安装软件包和操作Docker。
• 网络：确保服务器可以访问互联网（GitHub、Docker Hub等）。

第一步：获取安装脚本

脚本会放在项目的根目录或 scripts/ 目录下。

cd OpenClaw
# 或者，如果项目直接提供了脚本的RAW链接，可以使用curl下载
# curl -O https://raw.githubusercontent.com/OpenNLPLab/OpenClaw/main/install.sh

第二步：查看脚本内容（重要！）

在运行任何从网上下载的脚本前，强烈建议先查看其内容，了解它会做什么。

cat ./install.sh  # 或 less ./install.sh

检查：

• 是否需要交互输入（如API密钥、配置路径）。
• 它会安装哪些软件。
• 它会修改哪些系统或用户配置文件。

第三步：赋予脚本执行权限

chmod +x ./install.sh

第四步：运行安装脚本

基本用法：

sudo ./install.sh

sudo 通常是必须的，因为需要安装系统包和操作Docker服务。

常见可选参数： 有些脚本支持参数以实现不同功能：

# 示例：非交互模式，使用默认配置
sudo ./install.sh --non-interactive
# 示例：跳过某些步骤（如跳过驱动检查）
sudo ./install.sh --skip-driver-check
# 示例：指定版本或分支
sudo ./install.sh --branch dev
# 查看帮助
sudo ./install.sh --help

安装过程会显示：

1. 检查：显示系统信息、驱动版本、CUDA版本、磁盘空间等。
2. 安装依赖：提示将安装 Docker、nvidia-docker2、git 等。
3. 配置：可能会提示你输入或确认一些配置项（如模型下载路径、服务端口）。
4. 拉取/构建镜像：下载Docker镜像，这可能需要较长时间，取决于网络和模型大小。
5. 完成：显示如何启动、停止服务的说明。

第五步：安装后配置与启动

脚本执行完毕后,

1. 项目目录下会生成关键的配置文件,如 docker-compose.yml 和 .env。

2. 你可以按需修改 .env 文件，例如调整端口、模型路径或API密钥。

   nano .env

   • 重要配置项可能包括：OPENAI_API_KEY（如果使用兼容API）、MODEL_PATH、CUDA_VISIBLE_DEVICES等。

3. 启动服务：

   # 在后台启动（推荐）
   docker-compose up -d
   # 在前台启动并查看日志（用于调试）
   docker-compose up

4. 查看服务状态与日志：

   docker-compose ps
   docker-compose logs -f  # 持续查看日志
   docker-compose logs service_name  # 查看特定服务日志

第六步：验证安装

访问脚本输出的URL（通常是 http://localhost:8000 或 http://your_server_ip:8000），查看Web UI或API文档（如 /docs）是否正常加载。

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脚本内部可能的关键流程解析

1. 环境检测：

   • uname / lsb_release 检查OS。
   • nvidia-smi 检查驱动和GPU。
   • nvcc --version 或检查 /usr/local/cuda 检查CUDA。
   • docker --version 和 docker-compose --version。

2. 依赖安装：

   • Docker：使用官方安装脚本 get-docker.sh。
   • NVIDIA Container Toolkit：添加nvidia-docker仓库并安装。
   • 其他：curl， wget， git， python3-pip 等。

3. 项目设置：

   • git clone/pull
   • 复制 .env.example 到 .env。
   • 用 sed 或交互式提示修改 .env。

4. Docker操作：

   • docker-compose build 或 docker pull。
   • 测试 docker run --gpus all ... 验证GPU访问。

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常见问题与故障排除

问题	可能原因与解决方案
权限错误	确保使用 sudo 运行脚本，或将当前用户加入 docker 组（sudo usermod -aG docker $USER，需重新登录生效）。
网络超时/拉取失败	检查网络连接，对于国内服务器，脚本或需配置镜像加速器（如Docker Hub、PyPI、apt源），可能需要手动修改脚本或事后配置。
GPU驱动/CUDA未检测到	确保已安装正确版本的NVIDIA驱动和CUDA，脚本可能只支持特定版本，手动安装后重新运行脚本。
端口冲突	脚本默认使用的端口（如8000， 7860）可能被占用，检查并修改 docker-compose.yml 或 .env 中的端口映射。
磁盘空间不足	模型文件很大（数十GB），确保挂载点（如 /data 或 /home）有足够空间，脚本应检查但可能不处理。
脚本执行中途失败	查看具体的错误信息，根据错误步骤进行手动修复，然后可以尝试重新运行脚本，好的脚本通常设计为幂等的（可重复安全运行）。
启动后服务异常	使用 docker-compose logs 查看具体容器日志，常见问题：模型文件损坏、配置文件错误、内存不足（OOM）。

高级提示

• 自定义安装路径：如果脚本写死了路径，你可以手动修改它，或克隆项目到你想要的目录后再运行脚本。
• 离线部署：标准脚本通常依赖网络，离线环境需预先准备好所有依赖包、Docker镜像（保存为 .tar 文件）和模型文件。
• 安全性：生产环境部署请务必：
  • 修改所有默认密码和密钥。
  • 审查 docker-compose.yml，避免不必要的端口暴露。
  • 考虑使用非root用户运行Docker容器（在Dockerfile或compose中配置 user:）。

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AI小龙虾OpenClaw的安装脚本旨在提供“一键部署”体验。始终先阅读脚本和项目README，理解其流程，遇到问题时，查看日志是定位问题的关键第一步，如果脚本不适用你的特定环境，则可能需要参照其逻辑进行手动安装。