星图平台手把手教学：私有化部署Qwen3-VL多模态大模型-平芜编程栈

星图平台手把手教学：私有化部署Qwen3-VL多模态大模型

你是不是也想在本地部署一个强大的多模态AI助手，既能看懂图片，又能和你流畅对话，还能接入办公软件提升效率？但一看到“30B参数”、“多模态”、“私有化部署”这些词，就觉得门槛太高，配置复杂，望而却步？

别担心，今天这篇文章就是为你准备的。我将手把手带你，在CSDN星图AI云平台上，从零开始，一步步完成Qwen3-VL:30B这个顶级多模态大模型的私有化部署，并把它接入Clawdbot，最终打造一个属于你自己的飞书智能助手。

整个过程就像搭积木，我们用的是官方预置好的镜像，省去了最头疼的环境配置和模型下载环节。你只需要跟着我的步骤，复制粘贴几条命令，就能亲眼看到这个“视觉+语言”双料冠军模型在你的服务器上跑起来，并通过Web界面和你聊天。

准备好了吗？让我们开始这场零基础的AI部署之旅。

1. 开箱即用：在星图平台一键启动Qwen3-VL

部署大模型最难的一步往往是环境准备。幸运的是，星图平台已经把最强大的Qwen3-VL:30B模型和它所需的运行环境打包成了一个现成的镜像。我们要做的，就是找到它，然后点一下“启动”。

1.1 找到并选择正确的镜像

登录星图平台后，进入镜像市场或社区镜像列表。我们的目标很明确：寻找Qwen3-vl:30b这个关键词。

快速搜索：如果镜像列表很长，别一个个找，直接使用页面的搜索框，输入Qwen3-vl:30b，就能快速定位到目标。
镜像确认：找到后，你会看到类似“Qwen3-VL-30B with Ollama”这样的镜像名称和描述。这表示该镜像已经预装了Ollama服务以及30B参数的多模态模型，开箱即用。

1.2 按推荐配置启动实例

Qwen3-VL:30B是个“大块头”，对显卡显存要求比较高。官方推荐使用48GB显存的GPU来获得流畅体验。

好消息是，星图平台非常贴心。当你选择这个镜像创建实例时，系统通常会自动为你匹配好推荐的硬件配置（包括48GB显存的GPU）。你基本上不需要手动调整，直接确认默认配置，点击“启动”或“创建”即可。

稍等几分钟，你的专属AI算力实例就准备就绪了。

1.3 快速验证：模型真的跑起来了吗？

实例启动成功后，我们首先要确认两件事：模型服务是否正常，以及我们能否从外部访问它。

方法一：通过Web控制台直接对话（最直观）

星图平台为这个镜像预置了便捷的访问入口。在你的实例控制台页面，找到一个名为“Ollama 控制台”或类似字样的快捷链接，点击它。

这会直接打开一个Web界面，这就是Ollama服务的聊天窗口。你可以在输入框里直接问它：“你好，你是谁？”，看看它是否能以Qwen3-VL的身份正确回复你。这是最快速、最直观的验证方式。

方法二：通过本地Python代码测试API（为后续集成做准备）

除了Web界面，Ollama也提供了标准的OpenAI兼容API接口。这意味着我们可以用熟悉的openai库从远程调用它。

星图平台的每个实例都会分配一个唯一的公网访问地址（URL）。你可以在实例详情页找到它。下面是一个简单的测试脚本：

from openai import OpenAI # 注意：这里的 base_url 需要替换成你实例的真实公网地址 # 通常格式为：https://你的实例标识符-11434.web.gpu.csdn.net/v1 client = OpenAI( base_url="https://gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-11434.web.gpu.csdn.net/v1", # 请替换此处 api_key="ollama" # Ollama服务的默认API密钥 ) try: response = client.chat.completions.create( model="qwen3-vl:30b", # 指定我们部署的模型 messages=[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己。"}] ) print("模型回复：", response.choices[0].message.content) except Exception as e: print(f"连接失败，请检查网络和地址：{e}")

运行这段代码，如果看到模型返回了自我介绍，恭喜你！Qwen3-VL:30B已经在你的云服务器上成功运行，并且API通道是畅通的。这为下一步接入Clawdbot打下了基础。

2. 引入智能中枢：安装和配置Clawdbot

现在我们的“大脑”（Qwen3-VL）已经就位，接下来需要为它安装一个“智能中枢”或“网关”，来管理对话、连接各种应用（比如飞书）。我们选择Clawdbot，它是一个功能强大且易于配置的AI助手框架。

2.1 一键安装Clawdbot

星图平台的系统环境通常已经配置好了Node.js和npm（包管理器）。我们只需要一条命令就能完成Clawdbot的全局安装。

打开实例提供的终端（比如Web SSH或Jupyter Terminal），执行：

npm i -g clawdbot

这个命令会从网络下载并安装最新版本的Clawdbot。由于平台可能配置了镜像加速，安装速度会很快。

2.2 初次启动与向导配置

安装完成后，我们通过一个交互式向导来初始化Clawdbot。在终端中输入：

clawdbot onboard

这会启动一个配置向导。对于首次部署，为了简化流程，我们可以遵循一个原则：除必要信息外，其他高级配置先跳过，后续在Web界面里调整会更方便。

在向导中，你可能会遇到以下步骤，可以这样处理：

选择部署模式：选择Local（本地模式）。
配置模型：向导可能会让你添加模型，这里可以先跳过，因为我们之后会手动配置指向本地的Qwen3-VL。
设置网关：确认网关端口（默认18789）等信息。
其他设置：关于身份验证、技能安装等，都可以先选择默认或跳过。

向导运行完毕后，Clawdbot的基础配置就生成了。

2.3 启动网关并访问控制面板

Clawdbot的核心是它的网关服务。启动它：

clawdbot gateway

服务启动后，它会监听在指定的端口（默认18789）。现在，你需要通过浏览器访问Clawdbot的控制面板。

访问地址的构成规则是：将你实例原始公网URL中的端口号（通常是8888）替换为18789。

例如：

你的实例JupyterLab地址可能是：https://gpu-podXXXX-8888.web.gpu.csdn.net/
那么Clawdbot控制台地址就是：https://gpu-podXXXX-18789.web.gpu.csdn.net/

在浏览器中输入新地址，如果一切顺利，你应该能看到Clawdbot的登录或概览页面。

3. 打通任督二脉：网络与安全配置

很多时候，第一次访问控制面板会遇到页面空白或无法连接的问题。这通常是因为网络监听和安全配置的限制。别慌，我们一步步来调整。

3.1 解决“页面空白”问题：修改监听绑定

默认情况下，Clawdbot的网关可能只允许本地（127.0.0.1）访问。为了让外部浏览器能连上，我们需要修改它的配置文件，使其绑定到所有网络接口。

打开配置文件：
```
vim ~/.clawdbot/clawdbot.json
```
（如果你不熟悉vim，也可以用nano或其他编辑器。）

找到并修改关键配置：在配置文件中，找到gateway部分，进行如下修改：

"gateway": { "mode": "local", "bind": "lan", // 将原来的 "loopback" 改为 "lan"，允许局域网/公网访问 "port": 18789, "auth": { "mode": "token", "token": "csdn" // 设置一个访问令牌，例如‘csdn’，稍后登录用 }, "trustedProxies": ["0.0.0.0/0"], // 添加此行，信任所有代理转发 "controlUi": { "enabled": true, "allowInsecureAuth": true } }

"bind": "lan"：这是解决空白页面的关键，让服务监听所有网络接口。
"token": "csdn"：设置一个简单的密码，增强安全性。
"trustedProxies": ["0.0.0.0/0"]：允许通过星图平台的代理进行访问。

保存并重启网关：修改配置文件后，需要重启Clawdbot网关服务。可以先按Ctrl+C停止当前运行的clawdbot gateway命令，然后重新执行clawdbot gateway启动。

3.2 登录控制面板

再次刷新浏览器中的控制面板地址（https://你的实例:18789）。这次，系统可能会提示你输入访问令牌（Token）。

请输入你在配置文件中设置的令牌（我们刚才例子中用的是csdn）。成功后，你就能看到Clawdbot功能丰富的管理界面了，包括概览、聊天、技能、模型配置等模块。

4. 核心集成：让Clawdbot调用本地Qwen3-VL

这是最激动人心的一步——将我们部署好的、强大的Qwen3-VL:30B模型，设置为Clawdbot的默认大脑。

4.1 配置模型供应源

我们需要告诉Clawdbot，去哪里找我们的模型。这通过修改同一个配置文件~/.clawdbot/clawdbot.json中的models.providers部分来实现。

找到或添加如下配置块：

"models": { "providers": { "my-ollama": { // 给你的本地Ollama服务起个名字，比如‘my-ollama’ "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1", // Ollama服务的本地API地址 "apiKey": "ollama", // Ollama的默认API密钥 "api": "openai-completions", // 使用OpenAI兼容的API格式 "models": [ { "id": "qwen3-vl:30b", // 模型ID，必须和Ollama中的名称一致 "name": "Local Qwen3 30B", // 在Clawdbot界面中显示的名称 "contextWindow": 32000 // 模型的上下文长度 } ] } // ... 可能还有其他已有的provider配置 } }

这段配置定义了一个名为my-ollama的模型供应源，它指向本机运行的Ollama服务，并声明了这个源下可用的模型是qwen3-vl:30b。

4.2 设置为默认对话模型

光有供应源还不够，我们需要指定Clawdbot的智能体（Agent）默认使用这个模型。在配置文件中找到agents部分，进行修改：

"agents": { "defaults": { "model": { "primary": "my-ollama/qwen3-vl:30b" // 格式：供应源名/模型ID } } }

这个设置意味着，当你在Clawdbot的聊天界面发起对话时，它将自动使用我们本地部署的Qwen3-VL:30B模型来生成回复。

4.3 重启并验证集成效果

再次重启服务：保存对clawdbot.json的所有修改，然后重启Clawdbot网关（Ctrl+C后重新运行clawdbot gateway）。
打开监控（可选但推荐）：新开一个终端窗口，运行watch nvidia-smi命令。这会动态显示GPU的使用情况，特别是显存占用。
进行对话测试：回到Clawdbot控制面板的Chat页面。输入一个问题，比如：“描述一下你看到的世界。” 或者上传一张图片并提问。

观察关键现象：