1.克隆仓库

环境准备

系统要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04+ / CentOS 8+（推荐Linux）
• Python版本：3.8-3.11
• CUDA版本：11.3+（GPU训练需要）
• 内存：≥16GB RAM（训练场景需≥32GB）

依赖安装

cd OpenClaw
# 2. 创建虚拟环境（可选但推荐）
conda create -n openclaw python=3.9
conda activate openclaw
# 3. 安装核心依赖
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118  # CUDA 11.8版本
pip install -r requirements.txt

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配置文件修改

主配置文件 configs/config.yaml

# 模型设置
model:
  type: "claw_net_v2"          # 模型架构
  checkpoint_path: "./checkpoints/claw_model.pth"  # 预训练权重路径
# 数据路径
data:
  train_dataset: "/data/openclaw/train"  # 训练集路径
  val_dataset: "/data/openclaw/val"      # 验证集路径
  batch_size: 32                         # 批次大小
# 训练参数
training:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  device: "cuda:0"  # 可改为"cpu"或指定GPU编号
# 推理设置
inference:
  confidence_threshold: 0.6  # 置信度阈值
  output_dir: "./results"

环境变量文件 .env

# 数据库配置（如使用）
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=openclaw
DB_USER=admin
# API密钥（如需要）
API_KEY=your_actual_key_here  # 务必修改！

服务配置文件 docker-compose.yml（如使用容器）

version: '3.8'
services:
  openclaw-api:
    image: openclaw:latest
    ports:
      - "8000:8000"  # 可修改端口
    environment:
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 指定GPU
    volumes:
      - ./models:/app/models  # 挂载模型目录

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关键参数调整建议

性能优化

• 批处理大小：根据GPU内存调整batch_size
  • 8GB GPU → batch_size=16
  • 24GB GPU → batch_size=64
• 混合精度训练（FP16）：

  # 在train.py中添加
  scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()

数据路径适配

• Windows系统需修改路径格式：

  data:
    train_dataset: "D:\\datasets\\openclaw\\train"  # 双反斜杠转义

多GPU训练

# 修改config.yaml
training:
  device: "cuda"
  distributed: true  # 启用分布式

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常见问题解决

CUDA内存不足

# 降低批次大小或分辨率
data:
  batch_size: 8
  image_size: [640, 480]  # 原可能为[1920,1080]

依赖冲突

# 使用精确版本锁定
pip install torch==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

模型加载失败

# 修改权重加载代码（兼容不同格式）
import torch
state_dict = torch.load('model.pth', map_location='cpu')
model.load_state_dict(state_dict, strict=False)  # 忽略不匹配键

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验证安装

# 运行测试脚本
python test_installation.py
# 启动推理示例
python examples/inference_demo.py --config configs/config.yaml
# 启动Web服务（如有）
python web_api.py --port 8080

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升级注意事项

1. 备份配置：升级前备份configs/目录
2. 版本兼容：查看CHANGELOG.md中的破坏性变更
3. 数据迁移：如数据结构变化，运行：

   python tools/data_migrate.py --old-version 1.2 --new-version 2.0

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快速检查清单

• [ ] 已修改config.yaml中的路径和参数
• [ ] 已设置正确的Python环境
• [ ] 已安装CUDA驱动（GPU用户）
• [ ] 已准备示例数据验证流程
• [ ] 已配置日志目录写入权限

如需进一步帮助，请参考项目目录下的docs/troubleshooting.md或提交Issue至项目仓库。