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从零开始的完整部署永久免费7×24 在线运行的 OpenClaw 实操指南

2小时前 AI学习教程 26 0

最近 OpenClaw 在开发者圈引发了不少关注，但高昂的 Token 成本和复杂的配置流程往往让想要尝鲜的人望而却步。

作为一个长期在实验各类 AI 工具的产品经理，我最近探索了一套完全免费的 OpenClaw 部署方案

利用 Nvidia NIM 的免费模型 API 和 HuggingFace Space 的免费计算资源，实现了一个 7×24 在线、零成本运维的私人 AI 助手。

今天我把这套方案的完整流程整理成教程，分享给同样对 OpenClaw 感兴趣但被成本劝退的朋友。

整体架构说明

这套方案的核心思路是：

模型层：通过 Nvidia NIM 获取免费的 SOTA 开源模型（支持 GLM-5、LLaMA 等），兼容 OpenAI 接口
部署层：利用 HuggingFace Space 提供的免费 Docker 容器环境（2vCPU + 16GB RAM）
持久化层：通过 HuggingFace Dataset 备份对话数据，确保 Space 重启后状态不丢失
保活层：通过 UptimeRobot 定期发送请求，防止 HuggingFace 自动关闭长期无访问的应用

第一部分：申领 Nvidia API

1. 创建 Nvidia 账号并获取 API Key

访问 https://build.nvidia.com/（国内可直接访问）

注册新账号，完成邮箱验证

登录后，在右上角头像菜单中找到"Create API Key"

创建新的 API Key 并妥善保存（后续部署需要用到）

2. 可用的模型

Nvidia NIM 平台集成了多个开源模型，主要包括：

GLM 系列（包括最新的 GLM-5）
LLaMA 系列
Mistral 系列
其他 SOTA 开源模型

这些模型均可免费调用，且兼容 OpenAI API 格式。

你可以在平台上先试玩一下，选择最符合你需求的模型 ID（后续配置需要）。

第二部分：HuggingFace Space 部署 OpenClaw

2.1 为什么选择 HuggingFace？

HuggingFace Space 提供的免费资源足够运行 OpenClaw：

资源项	规格	说明
计算资源	2 vCPU + 16GB RAM	固定配置，足以支撑 OpenClaw 运行
存储空间	50GB 临时磁盘	重启后文件丢失，需通过 Dataset 持久化
Repo 大小限制	1GB	代码文件不能超过此限制

2.2 创建 HuggingFace Space

步骤：

访问 https://huggingface.co/spaces

点击右上角"+ New Space"

填写配置：

SDK：选择 Docker

Template：选择 Blank

Privacy：选择 Private（保护个人数据）

确认创建

2.3 创建 HuggingFace Dataset（用于数据备份）

步骤：

在个人头像菜单中选择"+ New Dataset"

填写配置：

Privacy：选择 Private

创建成功后记下数据集名称（格式：username/dataset-name）

2.4 生成 HuggingFace Access Token

步骤：

在个人头像菜单中选择"Access Tokens"

点击"New token"

Token Type 选择 Write（因为需要写入 Dataset）

生成后复制保存（不要泄露）

2.5 配置 Space 的环境变量

步骤：

回到刚创建的 Space

点击右上角 Settings

滚动到最下方，找到"Variables and Secrets"

按下表添加环境变量和密钥：

变量名	取值	说明
OPENAI_API_BASE	`https://integrate.api.nvidia.com/v1`	Nvidia NIM 的 API 端点
MODEL	`z-ai/glm4.7` 或其他模型 ID	从 Nvidia NIM 平台选择的模型
HF_DATASET	`username/dataset-name`	刚创建的 Dataset 名称
OPENAI_API_KEY	你的 Nvidia API Key	Secret（加密保存）
HF_TOKEN	你的 HuggingFace Access Token	Secret（加密保存）
OPENCLAW_GATEWAY_PASSWORD	自定义密码	用于登录 OpenClaw Web UI 的密码

2.6 创建部署文件

回到 Space 页面，创建以下三个文件：

文件 1：sync.py（数据持久化脚本）

import os
import sys
import tarfile
from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download

api = HfApi()
repo_id = os.getenv("HF_DATASET")
token = os.getenv("HF_TOKEN")
FILENAME = "latest_backup.tar.gz"

def restore():
    try:
        if not repo_id or not token:
            print("Skip Restore: HF_DATASET or HF_TOKEN not set")
            return
        
        print(f"Downloading {FILENAME} from {repo_id}...")
        path = hf_hub_download(
            repo_id=repo_id, 
            filename=FILENAME, 
            repo_type="dataset", 
            token=token
        )
        
        with tarfile.open(path, "r:gz") as tar:
            tar.extractall(path="/root/.openclaw/")
        
        print(f"Success: Restored from {FILENAME}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"Restore Note: No existing backup found or error: {e}")

def backup():
    try:
        if not repo_id or not token:
            print("Skip Backup: HF_DATASET or HF_TOKEN not set")
            return
        
        with tarfile.open(FILENAME, "w:gz") as tar:
            paths_to_backup = [
                "/root/.openclaw/sessions",
                "/root/.openclaw/agents/main/sessions",
                "/root/.openclaw/openclaw.json"
            ]
            
            for p in paths_to_backup:
                if os.path.exists(p):
                    arcname = p.replace("/root/.openclaw/", "")
                    tar.add(p, arcname=arcname)
        
        api.upload_file(
            path_or_fileobj=FILENAME,
            path_in_repo=FILENAME,
            repo_id=repo_id,
            repo_type="dataset",
            token=token
        )
        
        print(f"Backup {FILENAME} Success (Overwritten).")
    except Exception as e:
        print(f"Backup Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "backup":
        backup()
    else:
        restore()

文件 2：start-openclaw.sh（启动脚本）

#!/bin/bash
set -e

# 1. 创建必要目录
mkdir -p /root/.openclaw/agents/main/sessions
mkdir -p /root/.openclaw/credentials
mkdir -p /root/.openclaw/sessions

# 2. 恢复历史数据
python3 /app/sync.py restore

# 3. 处理 API 端点地址
CLEAN_BASE=$(echo "$OPENAI_API_BASE" | sed "s|/chat/completions||g" | sed "s|/v1/|/v1|g" | sed "s|/v1$|/v1|g")

# 4. 生成 OpenClaw 配置文件
cat > /root/.openclaw/openclaw.json <

文件 3：Dockerfile（容器镜像配置）

FROM node:22-slim

# 1. 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    git openssh-client build-essential python3 python3-pip \
    g++ make ca-certificates && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip3 install --no-cache-dir huggingface_hub --break-system-packages

# 2. 安装 OpenClaw
RUN npm install -g openclaw@latest --unsafe-perm

# 3. 配置工作目录
WORKDIR /app
COPY sync.py .
COPY start-openclaw.sh .
RUN chmod +x start-openclaw.sh

# 4. 环境变量
ENV PORT=7860 HOME=/root

EXPOSE 7860

CMD ["./start-openclaw.sh"]

2.7 提交并验证部署

步骤：

在 Space 的 Files 页面添加上述三个文件
提交更改（commit），HuggingFace 会自动触发镜像构建
在 Space 页面点击 Logs 查看构建和运行状态
当日志显示以下信息时，说明部署成功：

◇ Gateway connection ─────────────────────────────
│ Gateway target: ws://10.108.65.42:7860
│ Source: local lan 10.108.65.42
│ Config: /root/.openclaw/openclaw.json
│ Bind: lan

2.8 配置 UptimeRobot 保活

HuggingFace 会在 48 小时无访问的情况下自动关闭 Space。为了保证 7×24 在线，需要定期发送请求：

步骤：

访问 https://dashboard.uptimerobot.com/
注册免费账号
点击"Add New Monitor"
配置监控参数：
- Monitor Type：HTTP(s)
- URL：https://[username]-[spacename].hf.space/
- Monitoring Interval：5 分钟（免费版最小间隔）
保存配置后，UptimeRobot 会自动定期访问你的 Space，确保其保持在线状态

第三部分：OpenClaw 实战运用

3.1 首次登录与连接验证

步骤：

在浏览器中打开 https://[username]-[spacename].hf.space/

第一次访问时 UI 处于"未连接"状态

在登录界面输入之前设置的 OPENCLAW_GATEWAY_PASSWORD

确认后状态变为"Connected"，表示连接成功

3.2 配置 AI 人设

OpenClaw 的核心优势在于可以为 AI 赋予明确的角色定义和行为准则。

这通过两个文档实现：

SOUL.md（AI 人设文档）

位于左侧菜单 Agent → main 中，用于定义 AI 的性格、原则和风格。示例内容：

_你不是聊天机器人。你是个靠谱的助手。_

## 核心原则

**尽量用中文和我对话**

**认真做事，别敷衍。**
少说"好的！马上帮您处理！"，直接动手。

**有自己的想法。**
可以不同意，可以有偏好，可以觉得有些东西不太行。

**先自己想办法。**
翻文件、看上下文、搜一搜。实在搞不定再问。
目标是带答案回来，不是带问题回来。

**用能力赢信任。**
用户给了你权限，别搞砸。对外的事（发邮件、发推）要谨慎真。对内的事（读文件、整理资料）可以大胆。

**记住你是客人。**
你能看到别人的消息、文件、日程，甚至家里的设备。

## 边界

- 不确定的对外操作，先问。
- 别发半成品消息到聊天软件。

## 风格

该简洁时简洁，该详细时详细。像个靠谱同事。
可以直接，可以有态度，可以指出问题不拍马屁。不当应声虫。

user.md（用户人设文档）

定义 AI 眼中的你是谁，以及你的偏好和工作背景：

**Name:** 猴哥
**What to call them:** 猴哥
- **Timezone:** Asia/Shanghai
- **Notes:** 晚上 10 点后别打扰

## Context

### 工作相关
- 做 AI 应用、小程序、写公众号
- 讨厌啰嗦，喜欢直接给结果

### 偏好
- 说话直接，别拐弯抹角

3.3 通过 Chat 与 AI 交互

配置好人设后，可以在 UI 上方的 Chat 窗口中与 AI 对话。

由于 OpenClaw 支持接入各类工具和插件，你可以：

让 AI 查询现有的模型配置

动态添加新的模型供应商

安装和配置第三方插件（如飞书、Slack 等）

执行自动化任务和工作流

常见操作示例：

查询模型配置："帮我看看现在部署了哪些模型"

添加模型："把 Nvidia NIM 上的 LLaMA 模型也加进来"

重启服务："配置改完了，帮我重启一下"

3.4 集成第三方应用（以飞书为例）

背景：OpenClaw 默认的插件库中可能不包含飞书支持，需要手动安装和配置。

步骤：

查询插件状态：在 Chat 中问"OpenClaw 支持飞书集成吗？"，AI 会给出现状

获取安装指导：让 AI 提供具体的安装和配置步骤

准备飞书凭证：

登录飞书开放平台

创建新的 Bot 应用

获取 App ID 和 App Secret

配置事件回调地址

输入凭证：将飞书提供的 App ID 和 Secret 发送给 OpenClaw，AI 会自动完成配置

验证连接：在飞书中给 Bot 发送一条消息，验证是否连接成功

完整工作流总结

阶段	关键步骤	成本
模型层	注册 Nvidia 账号，创建 API Key	$0
部署层	创建 HF Space（Docker），上传三个配置文件	$0
持久化层	创建 HF Dataset，配置备份脚本	$0
保活层	配置 UptimeRobot 监控	$0
运维层	定义人设，集成第三方应用	$0

写在最后

OpenClaw 最有价值的地方在于它打破了"AI 是工具"的冷冰冰定位，让你可以把它变成一个真正理解你、陪伴你的工作伙伴。

这套完全免费的部署方案降低了试错成本，使得即使你只是想探索一下 AI 助手的可能性，也不必承担任何经济压力。

Nvidia NIM 的免费模型 API、HuggingFace 的免费计算资源，以及 UptimeRobot 的定期保活机制，三者结合形成了一套自洽的零成本系统。

如果你对这套方案有任何疑问，或者在部署过程中遇到具体问题，欢迎在讨论区留言。我会根据反馈持续优化这份教程。

下一步建议：如果你已经成功部署，不妨先花一周时间熟悉 OpenClaw 的基础操作，磨合出一套符合自己工作风格的人设定义，然后再逐步集成业务应用。

慢工出细活，会比一开始就追求大而全来得更实用。

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未经允许不得转载：从零开始的完整部署永久免费7×24 在线运行的 OpenClaw 实操指南

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从零开始的完整部署永久免费7×24 在线运行的 OpenClaw 实操指南

整体架构说明

第一部分：申领 Nvidia API

第二部分：HuggingFace Space 部署 OpenClaw

2.1 为什么选择 HuggingFace？

2.2 创建 HuggingFace Space

2.3 创建 HuggingFace Dataset（用于数据备份）

2.4 生成 HuggingFace Access Token

2.5 配置 Space 的环境变量

2.6 创建部署文件

2.7 提交并验证部署

2.8 配置 UptimeRobot 保活

第三部分：OpenClaw 实战运用

3.1 首次登录与连接验证

3.2 配置 AI 人设

3.3 通过 Chat 与 AI 交互

3.4 集成第三方应用（以飞书为例）

完整工作流总结

写在最后

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