或

环境要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04+ / CentOS 8+ / Windows 10+（建议Linux）
• Python版本：3.8 - 3.11
• 内存：≥8GB RAM
• 存储空间：≥10GB
• GPU（可选）：NVIDIA GPU（CUDA 11.8+）用于加速训练

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安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/OpenClaw-AI/OpenClaw.git
cd OpenClaw

创建虚拟环境（推荐）

python -m venv openclaw_env
source openclaw_env/bin/activate  # Linux/Macopenclaw_env\Scripts\activate      # Windows

安装依赖

pip install -r requirements.txt

安装PyTorch（如果项目依赖）

• CPU版本：

  pip install torch torchvision torchaudio

• GPU版本（CUDA 11.8）：

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装其他特定组件

# 安装强化学习库（如果项目需要）
pip install gymnasium stable-baselines3
# 安装开发依赖（可选）
pip install -r requirements-dev.txt

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配置指南

环境变量设置

创建 .env 文件（参考 .env.example）：

cp .env.example .env

编辑 .env 配置：

OPENCLAW_DATA_PATH=./data
OPENCLAW_MODEL_PATH=./models
OPENCLAW_LOG_LEVEL=INFO
OPENCLAW_USE_GPU=True  # 如有GPU

数据准备

# 下载示例数据集（根据项目说明）
python scripts/download_data.py --dataset sample
# 或手动放置数据到 data/ 目录

模型初始化

# 下载预训练模型（如果有）
python scripts/download_models.py --model base
# 或从零开始训练
python train.py --config configs/default.yaml

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运行验证

测试安装

pytest tests/  # 运行单元测试

启动示例应用

# 启动Web演示（如果有）
python app.py --port 8080
# 或运行命令行工具
python cli.py --task analyze --input sample.jpg

训练示例任务

python train.py --task lobster_detection --epochs 50

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Docker部署（可选）

# 构建镜像
docker build -t openclaw:latest .
# 运行容器
docker run -p 8080:8080 -v ./data:/app/data openclaw:latest

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常见问题

CUDA版本不匹配

• 检查CUDA版本：nvidia-smi
• 调整PyTorch安装命令中的CUDA版本号

依赖冲突

• 使用虚拟环境隔离
• 尝试：pip install --upgrade --force-reinstall -r requirements.txt

内存不足

• 减小训练批次大小（batch size）
• 使用CPU模式：设置 OPENCLAW_USE_GPU=False

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获取帮助

• 📖 文档：查看 docs/ 目录
• 🐛 问题反馈：GitHub Issues
• 💬 社区：[Discord/Slack链接]（参考项目主页）

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注意事项：

1. 首次运行可能需要下载大型模型文件（确保网络稳定）
2. 推荐使用Linux系统以获得最佳兼容性
3. 定期更新代码：git pull && pip install -U -r requirements.txt

根据实际项目结构，部分路径和命令可能需要调整，请参考项目内的 README.md 或 INSTALL.md 获取最新说明。