需要下载的文件

OpenClaw（开源对话模型）的离线安装需要准备以下资源：

模型文件下载

- 配置文件（config.json）
- tokenizer 文件（tokenizer.json、tokenizer_config.json）
- 可能需要：分词器相关文件

安装包准备

使用 whl 离线包

# 下载依赖包到本地
pip download \
  torch \
  transformers \
  accelerate \
  sentencepiece \
  protobuf \
  --platform manylinux2014_x86_64 \
  --only-binary=:all: \
  -d ./offline_packages

完整依赖列表

创建 requirements.txt：

torch>=2.0.0
transformers>=4.30.0
accelerate>=0.20.0
sentencepiece>=0.1.99
protobuf>=3.20.0
datasets>=2.12.0
peft>=0.4.0  # 如果使用LoRA
bitsandbytes>=0.39.0  # 如果使用量化

离线安装步骤

步骤 1：准备离线环境

# 1. 在有网环境下载所有包
pip download -r requirements.txt -d ./offline_packages
# 2. 将 packages 和模型文件拷贝到离线机器
# offline_packages/
#   ├── torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl
#   ├── transformers-4.34.0-py3-none-any.whl
#   └── ...
# models/
#   └── openclaw/
#       ├── config.json
#       ├── model.safetensors
#       └── tokenizer.json

步骤 2：离线安装

# 安装所有依赖
pip install --no-index --find-links=./offline_packages -r requirements.txt
# 或者直接安装所有whl文件
pip install ./offline_packages/*.whl

模型加载代码

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 指定本地模型路径
model_path = "./models/openclaw"
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
# 使用模型
input_text = "你好，请介绍一下自己。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Docker 离线方案

# Dockerfile
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime
# 拷贝本地包
COPY offline_packages /tmp/offline_packages
COPY models /app/models
# 离线安装
RUN pip install --no-index --find-links=/tmp/offline_packages \
    torch transformers accelerate sentencepiece
WORKDIR /app
COPY app.py /app/
CMD ["python", "app.py"]

模型下载地址（示例）

# Hugging Face 模型（需要提前在有网环境下载）
# git clone https://huggingface.co/OpenNLPLab/OpenClaw
# 或使用 huggingface-cli
huggingface-cli download OpenNLPLab/OpenClaw --local-dir ./models/openclaw

注意事项

1. 确保Python版本匹配（建议Python 3.8+）
2. 注意CUDA版本与PyTorch版本对应
3. 模型文件较大,确保有足够磁盘空间（通常10-100GB）
4. 首次运行可能需要编译缓存,耐心等待

验证安装

import torch
print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}")
print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
from transformers import __version__
print(f"Transformers版本: {__version__}")

需要我提供具体的模型下载链接或完整的离线部署脚本吗？

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