1. OpenClaw安装后的基础检查清单完成OpenClaw的安装后建议先执行以下基础检查确保核心组件正常运行# 检查Ollama服务状态 ollama serve ollama list # 验证OpenClaw模型发现功能 openclaw models list --provider ollama # 运行基础测试命令 openclaw infer model run \ --model ollama/gemma4 \ --prompt Reply with exactly: ok常见安装后问题排查要点如果ollama list无输出说明模型未正确拉取需执行ollama pull gemma4端口冲突时默认11434可通过export OLLAMA_HOST0.0.0.0:11435修改端口WSL2环境下建议禁用自动重启sudo systemctl disable ollama2. 模型加载失败的典型解决方案2.1 网络连接问题处理当出现模型下载失败时可尝试以下国内镜像源加速# 使用国内镜像拉取模型 export OLLAMA_MIRRORhttps://mirror.example.com ollama pull gemma42.2 显存不足的调优方案对于8GB以下显存的设备建议{ models: { providers: { ollama: { models: [{ id: gemma4, params: { num_gpu: 1, num_ctx: 2048 // 降低上下文长度 } }] } } } }2.3 模型校验失败处理若出现模型校验错误可尝试# 清理缓存后重新拉取 ollama rm gemma4 ollama pull gemma43. 基础使用场景实操指南3.1 文本生成基础命令# 简单文本生成 openclaw infer model run \ --model ollama/gemma4 \ --prompt 用中文写一封辞职信 # 带格式输出 openclaw infer model run \ --model ollama/gemma4 \ --prompt 以Markdown格式列出5个Python机器学习库 \ --format markdown3.2 图像理解功能配置先拉取视觉模型ollama pull qwen2.5vl:7b图像描述测试openclaw infer image describe \ --file ./test.jpg \ --model ollama/qwen2.5vl:7b3.3 多模型切换方案{ agents: { defaults: { model: { primary: ollama/gemma4, fallbacks: [ ollama/qwen2.5vl:7b, ollama/llama3.3 ] } } } }4. 高级故障排查技巧4.1 日志分析要点# 获取详细日志 openclaw logs --level debug debug.log # 关键错误模式 # - connection refused服务未启动 # - context deadline exceeded超时设置不足 # - CUDA out of memory显存不足4.2 性能优化参数{ models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [{ id: gemma4, params: { num_ctx: 4096, temperature: 0.7, keep_alive: 5m } }] } } } }4.3 已知问题解决方案WSL2内存泄漏在%USERPROFILE%\.wslconfig中添加[experimental] autoMemoryReclaimdisabled中文输出乱码{ models: { providers: { ollama: { models: [{ id: qwen3.5, params: { repeat_penalty: 1.1 } }] } } } }5. 日常维护建议模型更新策略# 每周执行模型更新 ollama pull --latest gemma4资源监控命令# GPU使用情况 nvidia-smi # 内存占用 ollama ps配置备份方案# 备份关键配置 openclaw config export config_backup.json对于持续出现的问题建议收集以下信息后寻求社区支持openclaw version输出ollama serve的完整日志问题复现的精确步骤相关的配置文件片段脱敏后
