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我来介绍一下 OpenClaw 单机版的部署和使用方法。

OpenClaw 是什么？

OpenClaw 是一个开源的多模态检索系统，支持图像、文本、视频等内容的联合检索，基于 CLIP 等先进模型。

单机版部署方式

Docker 部署（推荐）

# 运行容器
docker run -d \
  -p 8000:8000 \
  -v ./data:/app/data \
  --name openclaw \
  openclaw/openclaw:latest

源码部署

# 1. 克隆代码
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 下载预训练模型
python scripts/download_models.py
# 4. 启动服务
python app.py --port 8000

配置文件示例

# config.yaml
server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
model:
  clip_model: "ViT-B/32"
  cache_dir: "./models"
database:
  type: "sqlite"
  path: "./data/openclaw.db"
index:
  vector_dim: 512
  index_type: "faiss"

基本使用

启动服务后，通过 API 调用：

# 索引图像
curl -X POST "http://localhost:8000/index/image" \
  -F "file=@image.jpg" \
  -F "metadata={\"category\":\"nature\"}"
# 文本搜索
curl -X POST "http://localhost:8000/search/text" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query":"a beautiful sunset", "top_k":5}'

Python 客户端示例：

from openclaw_client import OpenClawClient
client = OpenClawClient("http://localhost:8000")
# 索引文档
client.index_image("path/to/image.jpg", 
                   metadata={"source": "gallery"})
# 搜索
results = client.search_text("cat playing with ball")
for result in results:
    print(f"Score: {result.score}, Path: {result.path}")

离线模型支持

单机版支持以下离线模型：

• CLIP 系列：ViT-B/32、RN50、RN101
• 中文模型：Chinese-CLIP
• 自定义模型：支持本地模型文件

数据存储

单机版支持多种存储后端：

• SQLite（默认，轻量级）
• PostgreSQL
• 本地文件系统

性能优化建议

硬件要求

• 最低配置：4GB RAM，2核 CPU
• 推荐配置：16GB+ RAM，GPU 支持（CUDA）

优化设置

# 启用 GPU 加速
model:
  device: "cuda:0"
# 批量处理
index:
  batch_size: 32
# 缓存设置
cache:
  enabled: true
  max_size: 10000

故障排除

常见问题

1. 内存不足

   # 减小批量大小
   export OPENCLAW_BATCH_SIZE=16

2. 模型下载失败

   # 手动下载模型到本地
   python scripts/download_models.py --model-dir ./local-models

3. 端口冲突

   # 指定其他端口
   python app.py --port 8080

高级功能

自定义模型

from openclaw import OpenClaw
from custom_model import MyCustomModel
claw = OpenClaw()
claw.register_model("custom", MyCustomModel())

插件系统

支持以下插件：

• 人脸识别插件
• OCR 文本提取插件
• 视频帧提取插件

监控和管理

# 查看服务状态
curl http://localhost:8000/health
# 查看统计信息
curl http://localhost:8000/stats
# 清空索引（谨慎操作）
curl -X POST http://localhost:8000/clear

注意事项

1. 首次运行会自动下载模型文件（约 1-2GB）
2. 建议在 Linux 系统上运行以获得最佳性能
3. 定期备份数据目录

需要更详细的某方面信息吗？比如特定模型的配置、API 接口详情或者性能调优？

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