一文教你OpenClaw Docker 部署并调用本地Qwen3.5 9B模型

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• 一文教你 OpenClaw Docker 部署 并调用本地Qwen3.5 9B模型
• 0. 环境要求（建议先对照）
• 1. 环境检测
• 1.1 NVIDIA 显卡驱动是否正常
• 1.2 Docker 是否已安装
• 2. Ollama：本地部署 Qwen3.5 9B（Q8_0 量化）
• 2.1 Docker 版 vs 系统服务版（systemctl）有什么区别？
• 2.2 如果你装过系统服务版：先停掉，避免抢端口
• 2.3 启动 Docker 版 Ollama（带 GPU + 数据持久化）
• 2.4 验证 Ollama 是否启动成功
• 2.5 下载模型：qwen3.5:9b-q8_0
• 2.6 如果拉取模型时报错：升级 Ollama（Docker 镜像）
• 3. OpenClaw：安装与对接 Ollama
• 3.1 准备 OpenClaw 的工作目录与数据卷
• 3.2 重点：root 与非 root（node）用户不要混用
• 3.3 运行配置向导（openclaw configure）
• 3.3.1 配置 Workspace（工作目录）
• 3.3.2 配置 Model（对接 Ollama）
• 3.3.3 配置 Gateway（用于 Web UI 连接）
• 3.4 启动 OpenClaw 并访问 Web UI
• 3.4.1 如果一直提示验证不通过
• 4. 简单验证：对话 + 观察 GPU
• 4.1 聊天询问模型信息
• 4.2 查看 GPU 使用情况
• 5. 重点坑位（建议做成自检清单）
• 6. 名词解释（统一放在文章末尾）

本文记录我在 Ubuntu 24.04.2 LTS 上，用 Docker 部署 Ollama（下载并运行 qwen3.5:9b-q8_0 模型），再把它接入 OpenClaw 的完整过程。

如果你也想在本地跑千问（Qwen）并用 OpenClaw 的 Web UI 进行对话/测试，可以按本文一步步做完。

• 操作系统：Ubuntu 24.04.2 LTS
• 显卡：NVIDIA，16GB 显存更稳（本文以此为参考）
• 驱动：版本 ≥ 535（通常意味着 CUDA 12+ 生态更匹配）
• 内存：至少 16GB
• 磁盘：预留 ≥ 20GB（模型与缓存会占空间）

nvidia-smi
watch -n 1 nvidia-smi

如果 nvidia-smi 没有输出（或提示找不到命令），一般是驱动没装好；如果输出里显示的驱动版本较低，建议先升级驱动再继续。

docker -v

如果没有版本信息，先安装 Docker：

# 快速安装 Docker（如未安装）
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
# 启动 Docker 并设置开机自启
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 验证 Docker
docker --version

Ollama 常见有两种安装/启动方式：Docker 版 和 系统服务版（systemctl）。核心差异如下：

维度	Docker 版 Ollama	系统服务版 Ollama（systemctl）
运行环境	运行在容器里，依赖 Docker	直接运行在系统里，无容器隔离
GPU 使用	需要 --gpus all 显式启用 GPU	直接使用主机 GPU（前提是驱动正常）
数据位置	容器内 /root/.ollama（通常用 Docker 卷持久化）	主机 ~/.ollama（普通用户）或 /root/.ollama（root）
端口	通常映射主机 11434	默认直接占用主机 11434
冲突风险	端口映射相同会冲突	直接占用端口，容易与 Docker 版冲突

我这里 推荐 Docker 版：更好迁移、更好维护（尤其是你后面还要跑 OpenClaw 时）。

sudo systemctl stop ollama
sudo systemctl disable ollama

如果你没有安装过系统服务版，这两条命令可能会提示 “Unit ollama.service not found”，可以忽略。

下面用 Docker 卷来保存模型与缓存，好处是：删容器不丢模型。

docker run -d 
  --name ollama 
  --restart=always 
  --gpus all 
  -p 11434:11434 
  -v ollama:/root/.ollama 
  ollama/ollama:latest

注意点：

• –gpus all 用来启用 GPU。
• -v ollama:/root/.ollama 用来持久化模型数据。

如果你在这里看到类似报错：could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]，说明 Docker 还没配置好 NVIDIA GPU 运行时（通常需要安装 NVIDIA Container Toolkit）。这类问题建议先按 NVIDIA 官方文档把 nvidia-container-toolkit 配好，再继续。

# 1) 容器是否在运行（看到 Up 即正常）
docker ps --filter "name=ollama"
# 2) 端口是否可访问（返回 "Ollama is running" 即成功）
curl http://127.0.0.1:11434

这里有一个容易踩坑的点：如果你用的是 Docker 版 Ollama，那么 ollama pull/list 这些命令应该在容器里执行（除非你额外在宿主机也安装了 Ollama 命令行）。

docker exec -it ollama ollama pull qwen3.5:9b-q8_0

如果拉取完成，列出模型确认一下：

docker exec -it ollama ollama list

然后跑一个简单对话，确认模型能正常工作：

docker exec -it ollama ollama run qwen3.5:9b-q8_0

看到能正常输出，同时 nvidia-smi 里 GPU 有占用，就说明 Ollama + GPU 没问题。

推荐按这个顺序升级（数据卷会保留，不会丢模型）：

# 1) 拉取最新版镜像
docker pull ollama/ollama:latest
# 2) 停止并删除旧容器（仅删除容器实例，卷数据会保留）
docker stop ollama
docker rm ollama
# 3) 用新镜像重新启动容器
docker run -d 
  --name ollama 
  --restart=always 
  --gpus all 
  -p 11434:11434 
  -v ollama:/root/.ollama 
  ollama/ollama:latest

下面以 ~/openclaw-docker 为例（你也可以换成其它目录）：

mkdir -p ~/openclaw-docker
cd ~/openclaw-docker
# 创建数据卷：持久化 OpenClaw 的配置与数据
docker volume create openclaw-data

如果你确定要清空 OpenClaw 的所有配置（会丢失 gateway token、模型配置等），再执行：

docker volume rm openclaw-data

默认情况下，Docker 部署 OpenClaw 时，root 与非 root（node）用户使用的配置目录不一样：

• root 用户（UID 0）
  • 主配置 / 工作目录：/root/.openclaw
  • 沙箱工作区：/root/.openclaw/sandboxes
• 非 root 用户（node，UID 1000，镜像默认）
  • 主配置 / 工作目录：/home/node/.openclaw
  • 沙箱工作区：/home/node/.openclaw/sandboxes

关键区别（用一句话记住就行）：你 configure 用谁，后面运行容器也要用同一个用户，否则很容易出现权限/找不到配置的问题。

本文后续统一使用 --user root，所以挂载路径都以 /root/.openclaw 为准。

docker run -it --rm 
  --user root 
  --net=host 
  -v openclaw-data:/root/.openclaw 
  ghcr.io/openclaw/openclaw:latest 
  openclaw configure

建议这样填（按你的实际情况替换）：

• API Base URL：
  • 如果你像本文一样在 openclaw configure 时加了 --net=host：可以填 http://127.0.0.1:11434/v1
  • 如果你没有使用 --net=host：不要填 127.0.0.1，改填宿主机 IP，比如 http://192.168.1.18:11434/v1
• API Key：随意填写或直接回车（本地 Ollama 通常不做鉴权），例如 sk-123456
• 模型名称：填 ollama list 里显示的模型名，例如 qwen3.5:9b-q8_0（不要拼错）

  

注意：Endpoint ID 建议填写 ollama。如果你填了别的名字，可能会在 Web UI 发送消息时出现类似报错：

Agent failed before reply: No API key foun d for provider "custom-...".
...

Gateway bind mode、Gateway auth、Tailscale exposure、Gateway token source 先按向导的推荐/默认选项来即可（如果你只是本机使用，一般不需要太复杂的暴露方式）。

这里最重要的一件事：记下 Gateway token（它相当于你的 Web UI 连接口令）。

完成后选择 continue 结束配置：

在你刚才的工作目录里执行（这样 $(pwd) 就是你的 workspace）：

docker run -d 
  --name openclaw 
  --net=host 
  --user root 
  -v openclaw-data:/root/.openclaw 
  -v "$(pwd)":/root/.openclaw/workspace 
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock 
  --restart unless-stopped 
  ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

说明：

• -v "$(pwd)":/root/.openclaw/workspace：把宿主机当前目录挂到容器里当 workspace，方便你在主机上直接管理文件。
• -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock：允许 OpenClaw 调用宿主机 Docker（有安全风险，仅建议在你信任的本机环境使用）。

浏览器打开：http://127.0.0.1:18789

如果出现需要令牌的页面，把你在配置阶段记录的 Gateway token 填进去即可：

常见原因之一：你 configure 时用的用户，和 docker run 运行时用的用户不一致（比如一个是 root，一个是 node），导致读取到的配置目录不同。

你也可以先用下面命令打印出 OpenClaw 的 dashboard 地址（不会自动打开浏览器）：

docker exec -it openclaw openclaw dashboard --no-open

你可以开着 watch -n 1 nvidia-smi，然后在 Web UI 发几条消息，观察显存/利用率是否上涨。

1. 搞不清自己用的是 Docker 版还是系统服务版 Ollama
   • 两者同时存在时，经常抢 11434 端口，导致 “连不上/连错服务”。
2. Docker 版 Ollama 却在宿主机直接跑 ollama pull/list
   • 除非你在宿主机也装了 Ollama CLI，否则请用 docker exec -it ollama ollama …。
3. OpenClaw 的 root 与 node 用户混用
   • 典型表现：权限报错（EACCES）、找不到 token、Web UI 校验失败。
4. Model 配置里 Endpoint ID 没填 ollama
   • 可能导致 Web UI 报 “No API key found for provider …”。

• Ollama：一个在本地运行大模型的工具，提供命令行与 HTTP 接口。
• Qwen / 千问：阿里巴巴开源的 Qwen（千问）系列大模型。
• 9B：模型参数规模（约 90 亿参数），一般比 7B 更强，但也更吃显存/内存。
• 8bit / Q8_0：量化方式的一种，把模型权重用更低精度保存，降低显存占用（但可能略影响效果）。
• CUDA：NVIDIA 的 GPU 计算平台与生态（驱动、运行库、工具链等）。
• NVIDIA Container Toolkit：让 Docker 容器能够使用 NVIDIA GPU 的组件（没装好会导致 --gpus all 失败）。
• Gateway token：OpenClaw Web UI 用来连接网关的令牌，作用类似“访问口令”。
• Endpoint ID：在 OpenClaw 里给某个模型接口起的“内部标识名”，后续配置会引用它。
• Web UI：网页界面（浏览器里操作的界面）。

到此这篇关于一文教你OpenClaw Docker 部署并调用本地Qwen3.5 9B模型的文章就介绍到这了,更多相关OpenClaw Docker 部署本地Qwen3.5内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持风君子博客！