登临科技GPU本地部署OpenClaw全攻略

OpenClaw（俗称“龙虾”）已成为2026年现象级的AI应用，其强大的工具调用和任务执行能力吸引了无数开发者和企业。然而，将龙虾动不动上百万的token消耗，使得很多想尝试的用户望而却步，把龙虾“养”在本地，不仅可以大幅度节省token消耗量，而且可以实现数据隐私、低延迟等诸多优势。登临KS20 GPU 凭借其强大的端侧算力和CUDA兼容优势，成为解锁本地OpenClaw全新玩法的理想硬件选择。

本教程将基于内部测试报告和应用指南，为您提供一份从环境准备到任务发布的完整“养龙虾”指南，助您快速搭建属于自己的24小时AI管家。

核心优势｜KS20如何赋能本地OpenClaw？

在动手之前，我们先明确KS20为OpenClaw带来的核心价值：

强大的端侧算力 ：KS20支持高达70TOPS的AI算力和60路1080P@30fps视频解码，足以驱动复杂的多模态应用（MCP），如家庭安全管家、智能翻译等。

超长上下文支持 ：测试表明，KS20-32GB可流畅运行Qwen3-Coder模型，并支持高达 140K上下文长度 ，远超OpenClaw官方最低要求的64K，这意味着龙虾能处理更长的对话和更复杂的指令。

极致的推理性能 ：面对超过20K输入长度的单次请求，KS20的prefill速度可达 1750 token/s ，解码速度仍能保持在 10 tps以上 ，确保了流畅的交互体验。

显著降低Token消耗 ：通过在本地部署大模型，将对本地数据的查询、修改等操作本地化处理，可大幅降低对云端API的Token消耗，真正解决“养不起龙虾”的痛点。

广泛的软硬件兼容性：KS20支持X86、ARM等多种主流CPU架构，以及麒麟、统信等国产操作系统，为不同场景提供了灵活选择。

KS20适配OpenClaw核心参数一览

参数项		具体配置/性能		说明与优势
测试卡型号		KS20-32GB		提供充足显存，满足大模型部署需求。
运行模型		Qwen3-Coder		支持开源生态，具备强大的代码生成与通用任务能力。
模型大小		17GB		适配KS20-32GB显存，部署无压力。
上下文长度		140K		远超官方最低要求（64K），能处理极长对话和文档。
Prefill速度		1750 token/s (20K 输入)		首屏响应速度快，用户体验佳。
Decoding速度		>10 tps		生成流畅，无明显卡顿。
工具调用		正常响应		成功接入并使用外部工具（如Tavily Search），验证了完整功能。

手把手部署｜四步搭建您的本地龙虾

01硬件与环境准备

硬件 ：确保您拥有一台安装了登临KS20-32GB 加速卡的主机，支持信创及市场主流CPU架构。

软件 ：安装linux或国产主流操作系统，获取驱动及一键部署脚本，快速完成环境搭建。

02启动模型服务

下载模型 ：从开源社区下载Qwen3-Coder模型。测试中使用的模型地址为：https://modelscope.cn/models/tclf90/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ/files。

配置启动命令 ：在KS20上配置启动Qwen3-Coder模型的命令。关键参数是必须启用tool-use功能，这是OpenClaw调用外部工具的基础，执行命令如下；部署过程中可以看到上下文支持140K。

DLEOL_USE_CU_MQA_TILEKV=1vllm serve /LocalRun/model_zoo/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ/
-tp1--served-model-name qwen3-coder
--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder
--dtype=half
--compilation-config '{"cudagraph_capture_sizes":[64,128,192,256],"cudagraph_capture_decode_sizes":[1]}'
--max-num-batched-tokens256--scheduler-cls vllm.v1.core.sched.scheduler.Scheduler
--max-model-len140000

03配置OpenClaw客户端

完成OpenClaw安装 ：Openclaw 的安装教程非常多，可以参考官方文档https://docs.openclaw.ai/zh-CN，命令一键安装。

npm install -gopenclaw@latest

安装完成后，使用openclaw配置命令进行，配置关键在配置参数部分使用vLLM本地服务：

openclawonboard

连接本地模型服务：在OpenClaw的设置中，配置“本地OpenAI-completions服务”。将服务地址指向您在第二步中启动的模型服务地址（默认是http://0.0.0.0:8000/v1 ）

启动客户端：启动OpenClaw客户端，此时它将连接到您本地的KS20模型了。可以使用网页访问或TUI界面，快速测试推荐使用TUI界面

#启动openclaw服务
openclaw gateway restart


#进入tui界面
openclaw tui


#在openclaw中启动新session
/new

04

发布任务与测试验证

准备工具技能（SKILLS）：为OpenClaw添加所需的工具技能。测试中使用了Tavily Search技能，并配置了对应的API Key（通常注册即可获得免费额度）。具体方法参考：https://clawhub.ai/

发布测试任务：向OpenClaw发布一个需要调用外部工具的任务，例如：“请使用Tavily搜索最新的AI大模型动态，并总结给我。”

验证功能：观察OpenClaw是否能正确调用Tavily API，并将搜索结果整理后返回。同时，您可以从模型服务的后台日志中，确认工具使用需求已被正常响应。

通过本教程，您已掌握使用登临KS20在本地部署和运行OpenClaw的完整流程。KS20凭借其 强大算力、超长上下文、卓越性能和广泛兼容性 ，为本地“养龙虾”提供了坚实的硬件基础。这不仅是一次技术实践，更是开启个人AI助理、家庭智能中枢或企业边缘计算新可能的起点。

随着开源模型和OpenClaw生态的持续发展，登临GPU将持续进化，为您解锁更多AI赋能的全新玩法。现在，就动手部署，体验属于您的24小时AI管家吧！

关于登临

苏州登临科技股份有限公司是一家专注于高性能通用 GPU 设计与研发的创新型企业，致力于为 AI 计算、图形渲染、高性能计算等领域提供自主可控、高效能的算力解决方案。公司以“技术赋能行业革新”为理念，通过自主研发的GPU 架构，在多个行业实现了规模化商业落地，成为推动国产算力发展的关键力量。

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