部署 OpenClaw 时，可以把网关与模型分开：普通服务器运行网关，GPU 机器运行推理服务。如果直接调用云端模型 API，则不必自己租用 GPU。下面介绍 Ollama 接入、远程连接，以及项目文件访问需要怎样配置。
OpenClaw 一定需要 GPU 吗？
如果调用已有的云端模型 API，网关不需要自己加载该模型，也不必因此配备 GPU。自己部署模型推理则是另一项选择：GPU 可以加速适合的本地模型，但具体显存需求取决于模型、运行框架与任务。OpenClaw 的本地模型说明强调，应测试包含工具和历史消息的完整任务，而不是只看一句简短提问能否成功。
| 部署方式 | 推理位置 | 需要考虑 |
|---|---|---|
| 网关 + 云端 API | 模型提供商 | 调用费用、工具支持、数据处理 |
| 网关与模型同机 | 一台 GPU 机器 | 网络简单，资源生命周期相同 |
| 网关 + 远程 GPU | 独立 GPU 服务器 | 私有连接与服务恢复 |
先打通最简单的模型连接
第一次本地部署，可以在选定机器上安装受支持的 OpenClaw 和 Ollama 版本，再使用 Ollama 文档中的启动方式：
ollama launch openclaw启动器会引导选择模型并完成配置。Ollama 的 OpenClaw 接入说明还提供只配置、不启动的模式：
ollama launch openclaw --config模型应当同时满足硬件容量和任务能力要求。聊天流畅不代表工具调用可靠。先给助手一个小型沙盒目录，让它阅读示例文档并输出摘要，再逐步扩大任务范围。
把推理迁移到租用的 GPU 上
采用分离部署时，先准备 GPU 机器并在其上启动模型服务，然后建立网关机器到模型服务的私有网络连接，或使用带认证的隧道。不要把模型接口和管理界面直接开放给整个公网。排查助手问题前，先确认推理框架确实正在使用 GPU。
OpenClaw 提供了远程 Ollama 主机的配置示例。将 Ollama provider 的 Base URL 指向网关可访问的端点，选择原生 Ollama API 设置，并使用服务器实际报告的模型 ID。声明的上下文预算应与运行时配置及硬件能力匹配。示例中的本地占位 Key，并不能替代网络认证。
在网关机器上检查模型目录：
openclaw models list --provider ollama如果列表为空，先检查地址、连通性与 provider 配置。如果模型已列出，但完整任务失败，再检查工具调用支持、上下文限制、超时及模型服务日志。一次只改变一个条件，更容易判断问题来源。
连接 GPU，不代表自动读取本地代码
接入一个 GPU 推理接口，并不会自动让助手读取笔记本上的项目目录。助手能使用哪些文件，取决于配置的工作目录与获准使用的执行环境。需要先把项目副本放入该环境，或者配置合适的授权连接，再让它分析项目。
如果目标是写产品方案，可以从一个边界清晰的任务开始：阅读小型代码仓库，梳理用户流程，生成需求文档草稿，暂不修改应用代码。检查回答是否引用真实文件路径，以及对现有功能的理解是否准确。工作流确实需要时，再增加权限。
验证完整的任务链路
- 分别运行短请求与真实长度的上下文请求。
- 确认助手实际调用了允许的工具，并使用了返回结果。
- 确认禁止访问的文件与命令仍然受到限制。
- 重启 GPU 服务，检查网关如何恢复。
- 记录显存、响应时间和每次成功任务的成本。
接入真实账号或重要文件前，执行文档提供的安全检查：
openclaw security auditOpenClaw 的安全模型将一个网关视为一个信任边界。互不信任的用户和凭据应分开部署，不能假设共享助手天然提供用户之间的隔离。