OpenStation+OpenClaw：本地大模型全链路工程化落地实践与技术解析

lubing
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本地大模型的工程化落地是大模型技术落地产业端的重要方向，当前开发者普遍面临模型部署完成后，难以实现模型能力与实际业务流程的有效串联、多客户端高效调用的技术瓶颈。本文以 OpenStation 作为本地大模型部署底座，OpenClaw 作为上层调度与工作流编排工具，构建「部署底座 + 调度上层」的全链路工程化方案，从技术角度解析 OpenStation 的核心部署能力、OpenStation 与 OpenClaw 的对接协同流程，并给出 OpenStation 的快速部署指南，为本地大模型从部署到实际业务落地提供可落地的技术参考。该方案实现了本地大模型部署的轻量化、资源利用的高效化以及业务对接的便捷化，有效解决了本地大模型 “部署成功却无法实际使用” 的行业痛点。

  1. OpenStation：本地大模型的高效部署底座

OpenStation 作为本地大模型部署的核心工具，围绕模型选择、部署模式、节点选择与部署后管理形成了全流程的技术支撑体系，其核心设计理念为场景化适配与资源高效利用，可满足不同开发场景下的本地大模型部署需求，同时大幅降低本地大模型部署的技术门槛。

1.1 全场景覆盖的模型库支撑

OpenStation 内置的模型库全面覆盖了开发者的各类开发场景需求，主流大模型系列均已完成集成，且针对不同场景做了能力适配，核心适配模型及应用场景如下：

  1. Qwen3 系列：参数量覆盖 0.6B 至 80B，小参数量模型适用于实时代码补全类轻量任务，大参数量模型可处理复杂逻辑优化等重度任务；
  2. DeepSeek-V3：在代码生成场景具备突出性能，辅助编写算法模块时，可保障逻辑完整性与语法准确性，性能优于通用大模型；
  3. ZhipuAI GLM4 系列：多轮对话上下文保持能力优异，在技术文档查询、行业术语解析等场景中输出精准度高。

同时，OpenStation 为所有模型提供了断点续传下载与自动平台适配能力，模型下载完成后无需开发者手动配置依赖环境，平台将自动完成环境与模型的适配，大幅提升模型部署的效率。

1.2 多维度适配的部署模式设计

OpenStation 提供了三种差异化的部署模式，可根据开发场景、硬件资源与协作需求灵活选择，各部署模式的技术特点与适用场景如下：

  1. Single 单机部署模式：适用于日常编码辅助等单人开发场景，推理引擎选用 SGLang（GPU），具备启动速度快、推理延迟低的特点，可实现代码补全的秒级响应；
  2. Distributed 分布式部署模式：适用于开发团队协作项目场景，支持跨多个节点部署大参数量模型，平台将自动实现负载均衡，保障多开发者同时调用模型时的服务稳定性；
  3. CPU-Only 部署模式：适用于无 GPU 的测试服务器场景，虽推理速度相较于 GPU 部署有所降低，但可满足简单的代码检查、逻辑验证等轻量测试任务的需求。

1.3 资源高效利用的节点选择策略

在部署模式的基础上，OpenStation 支持精细化的节点与硬件资源选择，可根据实际需求对加速卡、计算节点进行灵活配置，从底层避免资源浪费，核心选择策略如下：

  1. 单机部署时，可精准选择节点中的单张加速卡，剩余硬件资源可正常处理其他开发任务，实现资源的按需分配；
  2. 分布式部署时，支持跨节点选择不同节点的加速卡，平台将自动完成张量并行部署，无需开发者手动编写分布式脚本，降低分布式部署的技术难度；
  3. CPU 部署时，无特殊硬件限制，任意满足基础硬件要求的节点均可快速启动服务，适配临时测试等轻量化、高灵活性的开发场景。

1.4 轻量化的部署后运维管理

OpenStation 实现了部署后运维管理的可视化与便捷化，服务上线后，平台界面将清晰展示实例状态、Model ID、API 访问地址、部署时间等核心信息，便于开发者快速获取模型调用的关键参数。在运维操作层面，平台支持一键删除无用实例，可及时释放硬件资源，避免资源闲置；在故障排查层面，平台内置日志功能，开发者可通过日志快速定位 GPU 驱动、推理引擎等环节的故障，无需登录服务器进行手动排查，大幅提升运维效率。

以 kimi2.5 模型实例部署为例，其 API 访问地址为http://10.128.4.13:8080，Model ID 为 kimi2.5，开发者可直接通过该参数实现模型的基础调用，运维过程中可通过平台界面实时监控实例运行状态。

  1. OpenStation 与 OpenClaw 的全链路对接实现

OpenClaw 作为上层调度与工作流编排工具，其与 OpenStation 的对接是实现本地大模型从部署到业务落地的关键环节。二者的对接流程具备操作简洁、适配性强的特点，无需复杂的代码开发，仅通过可视化配置即可完成全链路打通，核心分为四个步骤，以下为详细的实操流程与技术要点。

2.1 OpenClaw 平台的安装部署

OpenClaw 支持跨操作系统部署，可在 Windows、macOS、Linux 等主流系统中实现快速安装，各系统的核心安装命令如下：

  1. macOS/Linux 系统：通过 Shell 命令执行安装，命令为
curl -fsSL https://openClaw.bot/install.sh | bash

2. Windows 系统：通过 PowerShell 执行安装，命令为

iwr -useb https://molt.bot/install.ps1 | iex

安装完成后，执行openclaw gateway start启动 OpenClaw 核心服务，通过openclaw --version命令验证版本号，若能正常显示版本信息则说明部署成功。OpenClaw 部署完成后的本地默认访问地址为http://localhost:18789。

2.2 模型参数的配置与添加

在 OpenClaw 平台中完成已部署模型的参数配置，是实现模型调用的核心步骤，需将 OpenStation 中模型实例的关键参数同步至 OpenClaw，具体操作流程为：点击 OpenClaw 平台的「Config」>「Models」>「Providers」菜单，添加 Api、Api Key、Base Url、Id、Name 五个核心参数，其中Api Key、Base Url、Id三个参数可直接从 OpenStation 平台的模型实例信息中获取，其余参数按平台要求完成基础配置即可。

2.3 默认模型服务的设置

参数配置完成后，需将目标模型设置为 OpenClaw 的默认模型服务，确保平台调度时可优先调用该模型，具体操作流程为：点击 OpenClaw 平台的「Agents」>「Overview」>「Primary model」，在下拉选项中选择目标模型（如 moonshot/kimi2.5），完成选择后保存配置，即可实现模型服务的默认调度设置。

2.4 模型调用的对话功能测试

完成上述配置后，可通过 OpenClaw 平台的聊天功能进行模型调用测试，验证全链路的连通性。在 OpenClaw 的「Chat」模块中发起简单的测试请求（如基础的数值计算、代码片段生成），若平台能正常返回模型响应结果，则说明 OpenStation 与 OpenClaw 的全链路对接完成，模型可实现正常调用。

  1. OpenStation 快速部署指南

项目地址：github.com/fastaistack…

  • 在线安装（支持Ubuntu22.04 / 20.04 / 18.04系列及Centos7系列）
curl -O  https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-install-online.sh 
#其中，--version latest 表示安装OpenStation平台的最新版本，如果选择安装历史版本，可以传入历史版本号，比如--version 0.6.7)
bash openstation-install-online.sh --version latest

也可直接下载在线安装包（openstation-pkg-online-latest.tar.gz），上传至Linux服务器后执行：

tar -xvzf openstation-pkg-online-latest.tar.gz
cd openstation-pkg-online-latest/deploy
bash install.sh true
  • 离线安装（仅支持Ubuntu 22.04.2/20.04.6/18.04.6）

点击「离线 OpenStation 安装包下载」，参考上述**OpenStation项目地址**中离线安装文档。

部署完成后，登录页面如下：

  1. 总结

OpenStation 与 OpenClaw 的结合，真正实现了本地大模型从部署到落地的全链路工程化落地。OpenStation 以精细化的部署能力和资源管理，降低了本地大模型部署的技术门槛，解决了资源浪费的核心问题；OpenClaw 则以轻量化的工作流编排，让模型能力真正融入业务流程。二者对接简洁、适配性强，让开发者无需关注底层部署和上层调度的复杂细节，只需聚焦业务本身，是现阶段本地大模型工程化落地的高效解决方案。

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