如果您希望在本地机器上运行OpenClaw进行模型推理或开发调试，但遇到环境配置失败、依赖冲突或服务无法启动等问题，则可能是由于系统组件缺失、Python版本不兼容或Docker未正确初始化所致。以下是完成OpenClaw单机部署的具体步骤：
一、基于Docker Compose的标准化部署
该方式通过预定义的docker-compose.yml文件统一拉取镜像、配置网络与挂载卷，避免手动构建镜像带来的版本偏差和路径错误，适用于Linux与macOS系统且已安装DockerEngine及docker-compose v2.0+。
1、创建专用部署目录并进入：
mkdir -p ~/openclaw-deploy && cd ~/openclaw-deploy
2、下载官方提供的docker-compose.yml配置文件：
wget
3、确认当前用户已加入docker组并重启Docker服务：
sudo usermod -aG docker $USER && sudo systemctl restart docker
4、执行后台部署：
docker compose up -d
5、验证容器运行状态：
docker compose ps | grep "running"
6、检查日志确认核心服务就绪：
docker compose logs -f api-server | grep "Uvicorn running onhttp://0.0.0.0:8000"
二、使用conda环境的手动部署
该方式绕过容器化依赖，直接在宿主机Python环境中安装OpenClaw所需包，适合需要深度定制模型加载逻辑、调试底层CUDA调用或受限于企业内网无法拉取Docker镜像的场景。
1、新建并激活Python 3.10独立环境：
conda create -n openclaw-py310 python=3.10 && conda activateopenclaw-py310
2、安装PyTorch对应CUDA版本(以CUDA 11.8为例)：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url
3、克隆OpenClaw源码仓库并切换至稳定分支：
git clone
4、安装项目依赖与可编辑模式包：
pip install -e ".[dev]"
5、下载默认模型权重至指定路径：
python -m openclaw.utils.download_weights --model_name default --save_dir~/.openclaw/models
6、启动API服务进程：
uvicorn openclaw.api.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
三、windows平台WSL2桥接部署
该方式利用Windows Subsystem for Linux 2提供类Linux运行时环境，解决原生Windows下DockerDesktop资源占用高、NVIDIA驱动支持弱及路径权限异常等问题，要求已启用WSL2并安装Ubuntu 22.04发行版。
1、在PowerShell中启用WSL2功能并重启：
dism.exe /online /enable-feature/featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all/norestart
2、下载并安装WSL2内核更新包，然后设置默认版本为2：
wsl --set-default-version 2
3、从Microsoft Store安装Ubuntu 22.04，并首次启动完成初始化。
4、在Ubuntu终端中安装Docker CE：
curl -fsSL | sh && sudo usermod -aG docker$USER
5、退出并重新登录Ubuntu，验证Docker可用性：
docker run hello-world
6、在WSL2中执行与“一、基于Docker Compose的标准化部署”完全相同的步骤4至6。
End
