ClawdBot新手教程：5步完成模型配置与验证

ClawdBot新手教程：5步完成模型配置与验证

ClawdBot 是一个你可以在自己设备上运行的个人 AI 助手，后端由 vLLM 提供高性能推理能力。它不像云端服务那样需要等待响应，也不依赖外部 API 密钥——所有推理都在本地完成，响应快、隐私强、可定制。本文不讲原理、不堆参数，只聚焦一件事：从零开始，用 5 个清晰步骤，把 ClawdBot 的模型真正配好、跑通、验证成功。无论你是刚接触 Docker 的新手，还是想快速验证模型能力的开发者，只要按顺序操作，15 分钟内就能看到自己的 AI 助手在终端和网页界面中稳定响应。

1. 确认服务已启动并获取访问入口

1.1 检查容器运行状态

ClawdBot 镜像启动后，会以容器形式运行。首先确认服务是否已在后台正常工作：

docker ps | grep clawdbot

如果看到类似以下输出，说明容器正在运行：

a1b2c3d4e5f6 clawdbot:latest "/app/entrypoint.sh" 2 minutes ago Up 2 minutes 7860/tcp, 18780/tcp clawdbot

若无输出，请先拉取并启动镜像（如尚未执行）：

docker run -d \ --name clawdbot \ -p 7860:7860 \ -p 18780:18780 \ -v ~/.clawdbot:/root/.clawdbot \ --restart=unless-stopped \ clawdbot:latest

注意：-v参数将配置目录挂载到宿主机，确保后续修改持久化；--restart=unless-stopped保证系统重启后自动恢复服务。

1.2 解决“页面打不开”的常见卡点

直接访问http://localhost:7860通常会失败——这不是部署问题，而是 ClawdBot 的安全机制：首次访问需手动批准设备请求。

进入容器执行命令查看待处理请求：

docker exec -it clawdbot clawdbot devices list

你会看到类似这样的 pending 请求：

ID Status Created At User Agent 9a8b7c6d-5e4f-3a2b-1c0d-9e8f7a6b5c4d pending 2026-01-24T10:22:15Z Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)...

复制 ID，执行批准：

docker exec -it clawdbot clawdbot devices approve 9a8b7c6d-5e4f-3a2b-1c0d-9e8f7a6b5c4d

批准后，刷新浏览器即可进入控制台。若仍无法访问，使用备用方式获取带 token 的链接：

docker exec -it clawdbot clawdbot dashboard

输出中会显示类似地址：

Dashboard URL: http://127.0.0.1:7860/?token=23588143fd1588692851f6cbe9218ec6b874bb859e775762

将127.0.0.1替换为你的服务器 IP（如http://192.168.1.100:7860/?token=...），即可在外网设备访问。

2. 理解模型配置的核心逻辑

2.1 不是“换模型”，而是“连上模型”

ClawdBot 本身不内置大模型权重，它是一个智能调度网关。它的核心职责是：接收请求 → 路由到后端推理服务 → 返回结果。而 vLLM 就是那个后端推理服务。

因此，“配置模型”本质是告诉 ClawdBot：你的 vLLM 服务在哪？用什么模型？怎么认证？

默认配置中，ClawdBot 已预设连接本地http://localhost:8000/v1的 vLLM 实例，模型 ID 为vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507。但这个 vLLM 实例需要你单独部署——ClawdBot 镜像里并不包含它。

正确路径：先部署 vLLM → 再配置 ClawdBot 指向它
常见误区：以为改完clawdbot.json就能直接跑 Qwen3，结果调用失败

2.2 配置文件结构精要解读

ClawdBot 的主配置文件位于/app/clawdbot.json（容器内路径），实际映射到宿主机的~/.clawdbot/clawdbot.json。

关键两段必须理解：

• agents.defaults.model.primary：定义当前默认使用的模型标识符（如vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507），这是你在聊天时实际调用的模型名；
• models.providers.vllm.baseUrl：定义 vLLM 服务的 OpenAI 兼容 API 地址，ClawdBot 通过它发送请求。

二者必须匹配：primary中的模型 ID，必须存在于vllm.models列表中，且该列表中的模型 ID 必须能被 vLLM 实际加载。

3. 部署 vLLM 推理服务（本地一键版）

3.1 使用官方推荐的轻量级启动方式

ClawdBot 文档明确支持 vLLM 的 OpenAI 兼容模式。我们采用最简方式，在同一台机器上启动 vLLM：

# 拉取 Qwen3-4B 模型（约 3.2GB，首次需下载） huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-4B-Instruct --local-dir ./Qwen3-4B-Instruct # 启动 vLLM（要求 GPU，至少 6GB 显存） docker run -d \ --gpus all \ --shm-size=1g \ -p 8000:8000 \ -v $(pwd)/Qwen3-4B-Instruct:/models/Qwen3-4B-Instruct \ --name vllm-qwen3 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /models/Qwen3-4B-Instruct \ --dtype auto \ --tensor-parallel-size 1 \ --enable-prefix-caching \ --max-model-len 32768 \ --port 8000

验证 vLLM 是否就绪：
在宿主机执行curl http://localhost:8000/v1/models，应返回 JSON 包含"id": "Qwen3-4B-Instruct"
若报错Connection refused，检查 Docker 容器是否运行、端口是否冲突、GPU 是否可用

3.2 验证 vLLM 基础能力（绕过 ClawdBot）

用一条 curl 命令直连 vLLM，确认模型真能响应：

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-local" \ -d '{ "model": "Qwen3-4B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请用中文简单介绍你自己"}], "temperature": 0.7 }'

若返回包含"content": "我是通义千问..."的完整 response，说明 vLLM 已就绪——这是最关键的一步。

4. 修改 ClawdBot 配置指向 vLLM

4.1 方式一：命令行编辑配置文件（推荐）

进入容器，用nano直接修改：

docker exec -it clawdbot nano /app/clawdbot.json

找到models.providers.vllm段，确保其内容与你的 vLLM 启动参数完全一致：

"vllm": { "baseUrl": "http://host.docker.internal:8000/v1", "apiKey": "sk-local", "api": "openai-responses", "models": [ { "id": "Qwen3-4B-Instruct", "name": "Qwen3-4B-Instruct" } ] }

关键细节：

• baseUrl中的host.docker.internal是 Docker 提供的宿主机别名，不能写localhost（容器内 localhost 指自身）；
• id字段必须与 vLLM 启动时的--model路径末尾名称完全一致（不含斜杠）；
• apiKey必须与 vLLM 启动时--api-key参数值一致（此处为sk-local）。

保存退出后，重启 ClawdBot 容器使配置生效：

docker restart clawdbot

4.2 方式二：Web 界面修改（适合可视化操作）

打开 ClawdBot 控制台（http://<your-ip>:7860），左侧导航栏点击Config → Models → Providers。

在vllmProvider 下方，点击Edit，填入：

• Base URL：http://host.docker.internal:8000/v1
• API Key：sk-local
• 模型列表中添加一项：ID 和 Name 均填Qwen3-4B-Instruct

点击 Save，系统会自动重载配置。

5. 验证模型配置是否成功

5.1 终端命令验证（最可靠）

进入 ClawdBot 容器，执行模型列表查询：

docker exec -it clawdbot clawdbot models list

成功输出应包含这一行（重点关注Local Auth和Tags列）：

Model Input Ctx Local Auth Tags vllm/Qwen3-4B-Instruct text 32k yes default

• Local Auth: yes表示 ClawdBot 能成功连接 vLLM 并完成鉴权；
• Ctx: 32k表示上下文长度识别正确（与 vLLM 启动参数--max-model-len匹配）；
• 若显示no或报错Connection refused，请回头检查baseUrl地址和网络连通性。

5.2 Web 界面交互验证（最直观）

在 ClawdBot 控制台首页，找到聊天输入框，输入：

请用中文写一首关于春天的五言绝句

点击发送。 正常情况：

• 输入框下方出现实时流式响应（字符逐字出现）；
• 2–5 秒内完成整首诗生成，无报错弹窗；
• 右上角状态栏显示vllm/Qwen3-4B-Instruct正在服务。

异常情况及自查：

• 卡住不动 → 检查 vLLM 容器日志：docker logs vllm-qwen3；
• 报错Model not found→ 核对clawdbot.json中id与 vLLM 返回的模型名是否完全一致；
• 响应极慢（>30秒）→ 检查 GPU 显存是否不足，或 vLLM 启动参数--tensor-parallel-size是否设为 1（单卡）。

5.3 进阶验证：多轮对话与指令遵循

ClawdBot 的价值不仅在于单次问答。测试其记忆与指令理解能力：

1. 第一轮输入：
   你叫什么名字？请记住，你叫小爪。

2. 第二轮输入：
   小爪，刚才我让你记住了什么？

理想响应应准确复述“你叫小爪”，证明：

• 上下文窗口有效（vLLM 的--max-model-len生效）；
• ClawdBot 的会话管理模块正常工作；
• 模型具备基础指令遵循与角色扮演能力。

总结

这 5 个步骤不是线性流水线，而是一套闭环验证方法：从服务可见（Step 1），到逻辑厘清（Step 2），再到依赖就绪（Step 3），然后精准对接（Step 4），最终用多维度反馈确认成功（Step 5）。你不需要理解 vLLM 的 PagedAttention，也不必深究 ClawdBot 的 WebSocket 网关协议——只要每一步的验证信号都亮起绿灯，你就拥有了一个真正属于自己的、可随时调整模型、可完全掌控数据流向的本地 AI 助手。

下一步，你可以尝试更换其他 Hugging Face 上的 4B 级模型（如TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0），只需修改两处：vLLM 启动命令中的--model参数，以及clawdbot.json中的id和models列表。真正的灵活性，就藏在这两行配置的切换之间。

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