检查系统版本

openclaw AI小龙虾攻略 2026-04-09 2

我来为您提供AI小龙虾OPENCLAW的Docker部署详细教程。

检查系统版本-第1张图片-官方获取 | OpenClaw下载 - openclaw官网

环境准备

系统要求

# Ubuntu 20.04/22.04或CentOS 7/8

安装Docker和Docker Compose

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io docker-compose -y
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# CentOS/RHEL
sudo yum install -y yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

OPENCLAW Docker部署步骤

使用预构建镜像（推荐）

拉取镜像

# 从Docker Hub拉取最新镜像
docker pull openclaw/openclaw:latest
# 或者拉取指定版本
docker pull openclaw/openclaw:v1.0.0

运行容器

# 基本运行
docker run -d \
  --name openclaw \
  -p 8000:8000 \
  -p 7860:7860 \
  openclaw/openclaw:latest
# 带GPU支持（需要NVIDIA Docker）
docker run -d \
  --name openclaw \
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  -p 7860:7860 \
  -v ./data:/app/data \
  openclaw/openclaw:latest

从源码构建Docker镜像

克隆项目

git clone https://github.com/openclaw/ai-xiaolongxia.git
cd ai-xiaolongxia

Dockerfile示例

创建Dockerfile：

FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime
WORKDIR /app
# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    wget \
    curl \
    libgl1-mesa-glx \
    libglib2.0-0 \
    ffmpeg \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 复制项目文件
COPY requirements.txt .
COPY . .
# 安装Python依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 下载模型文件（可选）
RUN python scripts/download_models.py
# 暴露端口
EXPOSE 8000
EXPOSE 7860
# 启动命令
CMD ["python", "app.py"]

构建镜像

# 构建镜像
docker build -t openclaw:latest .
# 查看镜像
docker images | grep openclaw

使用Docker Compose部署

创建`docker-compose.yml`

version: '3.8'
services:
  openclaw:
    image: openclaw/openclaw:latest
    container_name: openclaw
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8000:8000"
      - "7860:7860"
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./models:/app/models
      - ./config:/app/config
    environment:
      - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
      - PYTHONUNBUFFERED=1
      - TZ=Asia/Shanghai
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    networks:
      - openclaw-network
  # 如果需要数据库（PostgreSQL）
  postgres:
    image: postgres:15
    container_name: openclaw-db
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_DB: openclaw
      POSTGRES_USER: openclaw
      POSTGRES_PASSWORD: your_password
    volumes:
      - ./postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    networks:
      - openclaw-network
  # 如果需要Redis
  redis:
    image: redis:7-alpine
    container_name: openclaw-redis
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./redis_data:/data
    networks:
      - openclaw-network
networks:
  openclaw-network:
    driver: bridge

启动服务

# 创建数据目录
mkdir -p data models config postgres_data redis_data
# 启动所有服务
docker-compose up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f openclaw

配置优化

GPU配置

# 安装NVIDIA容器工具包
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

资源限制

# 在docker-compose.yml中添加资源限制
resources:
  limits:
    cpus: '4'
    memory: 8G
  reservations:
    cpus: '2'
    memory: 4G

常用操作命令

容器管理

# 启动/停止/重启
docker start openclaw
docker stop openclaw
docker restart openclaw
# 进入容器
docker exec -it openclaw bash
# 查看日志
docker logs -f openclaw
# 查看资源使用
docker stats openclaw

数据备份

# 备份数据卷
docker run --rm -v openclaw_data:/data -v $(pwd):/backup alpine \
  tar czf /backup/openclaw_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz -C /data .
# 恢复数据
docker run --rm -v openclaw_data:/data -v $(pwd):/backup alpine \
  sh -c "cd /data && tar xzf /backup/backup.tar.gz --strip 1"

更新部署

# 拉取最新镜像
docker-compose pull
# 重启服务
docker-compose up -d --force-recreate
# 清理旧镜像
docker image prune -a

故障排除

常见问题

# 端口冲突
# 修改docker-compose.yml中的端口映射
# GPU不可用
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
# 内存不足
# 增加交换空间或调整docker资源限制

日志检查

# 查看详细错误
docker logs openclaw --tail 100
# 查看容器内部状态
docker exec openclaw ps aux

性能监控

# 安装cAdvisor
docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:latest

生产环境建议

使用Docker Swarm或Kubernetes进行集群部署
配置反向代理（Nginx/Traefik）
启用TLS/SSL加密
设置自动备份策略
配置监控告警
使用私有镜像仓库

快速部署脚本

创建deploy.sh：

#!/bin/bash
set -e
# 检查Docker
if ! command -v docker &> /dev/null; then
    echo "Docker未安装，正在安装..."
    curl -fsSL https://get.docker.com | bash
fi
# 创建目录
mkdir -p {data,models,config,logs}
# 下载配置文件
wget -O docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/openclaw/ai-xiaolongxia/main/docker-compose.yml
# 启动服务
docker-compose up -d
echo "部署完成！"
echo "Web界面: http://localhost:8000"
echo "API接口: http://localhost:7860"

这个教程涵盖了OPENCLAW的多种Docker部署方式，根据您的具体需求选择合适的方案，如有特定配置需求请告知,我可以提供更针对性的部署方案。

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