安装依赖

openclaw AI小龙虾攻略 2026-04-09 2

AI小龙虾（OPENCLAW）云端部署通常涉及以下步骤，这里提供一个通用的部署方案，具体细节可能因项目版本和需求而异：

安装依赖-第1张图片-官方获取 | OpenClaw下载 - openclaw官网

部署前准备

环境要求

- Python 3.8+
- CUDA 11.0+ (如需GPU加速)
- Docker (推荐)
- 云服务器资源

代码获取

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

云服务器部署方案

方案A：直接部署

环境配置

# 安装PyTorch（根据CUDA版本）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

配置调整

# config/deploy.yaml
server:
  host: "0.0.0.0"  # 允许外部访问
  port: 8000
  workers: 4

启动服务

# 启动API服务
python app/main.py
# 或使用gunicorn（生产环境）
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker app.main:app --bind 0.0.0.0:8000

方案B：Docker部署（推荐）

构建Docker镜像

# Dockerfile
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["python", "app/main.py"]

构建和运行

# 构建镜像
docker build -t openclaw:latest .
# 运行容器
docker run -d \
  --name openclaw \
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  -v ./models:/app/models \
  openclaw:latest

主流云平台部署

AWS部署

# 使用EC2
# a. 创建GPU实例（如g4dn.xlarge）
# b. 安装Docker和nvidia-docker
# c. 运行容器
# 使用ECS/EKS（推荐）
# - 创建ECR仓库
# - 推送镜像到ECR
# - 配置ECS服务

阿里云部署

# 使用ACK（阿里云K8s）
# a. 创建ACK集群
# b. 配置GPU节点
# c. 部署应用
# 快速部署命令
kubectl apply -f deployment.yaml

腾讯云部署

# 使用TKE
# a. 创建TKE集群
# b. 配置GPU节点池
# c. 通过控制台或CLI部署

Kubernetes部署（生产环境）

部署文件示例

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: openclaw
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: openclaw
  template:
    metadata:
      labels:
        app: openclaw
    spec:
      containers:
      - name: openclaw
        image: openclaw:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1

服务暴露

# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: openclaw-service
spec:
  selector:
    app: openclaw
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
  type: LoadBalancer

无服务器部署

AWS Lambda + API Gateway

# lambda_function.py
import json
def lambda_handler(event, context):
    # 处理请求
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('OPENCLAW服务')
    }

阿里云函数计算

# 使用fun工具部署
fun deploy

监控和维护

健康检查

# 在K8s中添加
livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 8000
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8000

日志收集

# 使用ELK或云服务商日志服务
# AWS CloudWatch
# 阿里云SLS
# 腾讯云CLS

自动扩缩容

# HPA配置
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: openclaw-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: openclaw
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

安全配置

网络安全

# 配置网络策略
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: openclaw
  ingress:
  - from:
    - podSelector:
        matchLabels:
          app: frontend

密钥管理

# 使用K8s Secrets或云服务商密钥管理
# AWS Secrets Manager
# 阿里云KMS

快速部署脚本

#!/bin/bash
# deploy_openclaw.sh
# 配置变量
IMAGE_NAME="openclaw"
TAG="latest"
REGISTRY="your-registry.com"
NAMESPACE="openclaw"
# 1. 构建镜像
docker build -t ${REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${TAG} .
# 2. 推送镜像
docker push ${REGISTRY}/${IMAGE_NAME}:${TAG}
# 3. 部署到K8s
kubectl create namespace ${NAMESPACE} || true
kubectl apply -f k8s/ -n ${NAMESPACE}