2026年Ollama+OpenClaw私有化部署全攻略：本地离线AI+阿里云云端部署+千问/Coding Plan免费模型配置-阿里云开发者社区

2026年Ollama+OpenClaw私有化部署全攻略：本地离线AI+阿里云云端部署+千问/Coding Plan免费模型配置

2026-03-23 2010

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简介： 在AI全面普及的2026年，越来越多用户开始重视数据隐私与使用成本，本地私有化部署大模型与AI智能体成为刚需。Ollama作为当前最成熟的本地大模型运行框架，支持一键拉取、运行、管理Qwen、Llama、DeepSeek等主流开源模型，全程断网可用、零Token费用；而OpenClaw（原Clawdbot）则是功能完善的AI智能体框架，可对接Telegram、飞书、钉钉等平台，实现自动化任务处理。

在AI全面普及的2026年，越来越多用户开始重视数据隐私与使用成本，本地私有化部署大模型与AI智能体成为刚需。Ollama作为当前最成熟的本地大模型运行框架，支持一键拉取、运行、管理Qwen、Llama、DeepSeek等主流开源模型，全程断网可用、零Token费用；而OpenClaw（原Clawdbot）则是功能完善的AI智能体框架，可对接Telegram、飞书、钉钉等平台，实现自动化任务处理。

本文基于2026年3月最新版本，完整覆盖Ollama本地部署（Windows11/MacOS/Linux）、阿里云ECS云端部署Ollama+OpenClaw、阿里云千问大模型API配置、免费Coding Plan模型接入，并提供全流程代码命令、高频问题解决方案，新手可直接复制操作，实现完全私有化、免费、离线可用的私人AI服务。目前阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
OpenClaw部署教程图1.png

一、部署前核心准备与硬件要求

1. 核心组件说明

Ollama：本地大模型运行框架，负责模型下载、加载、推理，默认端口11434
OpenClaw：AI智能体框架，负责对话管理、渠道对接、任务自动化，WebUI端口18789
模型支持：Qwen3.5、DeepSeek、Llama3等，轻量化版本低配设备可流畅运行
网络要求：本地部署可完全离线，云端部署需公网访问，模型下载需联网

2. 硬件最低配置

部署场景	CPU	内存	存储	系统
本地轻量化（Qwen3.5 0.8B）	双核	8GB	20GB	Windows11/MacOS/Linux
本地标准（Qwen3.5 7B）	四核	16GB	50GB	Windows11/MacOS/Linux
阿里云云端部署	2核+	4GB+	40GB+	Debian11+/Ubuntu22.04+

3. 必备工具

Docker 24.0+、Docker Compose v2.20+
终端工具（Windows用PowerShell，Mac/Linux用系统终端）
阿里云账号（注册阿里云账号，用于云端部署与API获取）

二、Ollama全平台本地部署（Windows11/MacOS/Linux）

Ollama支持三大系统一键安装，无需复杂环境配置，5分钟完成部署。

（一）Windows11部署Ollama

下载安装
访问Ollama官网：https://ollama.com/download，下载Windows版本安装包，双击执行，自动配置环境变量。
验证安装
以管理员身份打开PowerShell，输入命令查看版本，显示版本号即成功：
```
ollama -v
```

修改模型存储路径（避免C盘爆满）
Ollama默认将模型存放在C盘，建议迁移至其他盘符：

# 停止Ollama服务
Stop-Service ollama
# 设置新的存储路径（以D:\ollama为例）
setx OLLAMA_HOME "D:\ollama"
# 重启服务
Start-Service ollama

拉取轻量化模型（推荐Qwen3.5:0.8b）

# 拉取模型
ollama pull qwen3.5:0.8b
# 查看已安装模型
ollama list

命令行直接对话

# 启动交互式对话
ollama run qwen3.5:0.8b
# 输入/bye退出对话
/bye
# 查看运行中的模型
ollama ps

（二）MacOS部署Ollama

两种安装方式
- 方式1：官网下载dmg安装包，拖拽至应用程序
- 方式2：Homebrew一键安装（推荐）
```
brew install ollama
brew services start ollama
```

验证与路径配置

# 验证版本
ollama --version
# 配置存储路径（可选）
export OLLAMA_HOME=~/ollama

模型拉取与运行

ollama pull qwen3.5:0.8b
ollama run qwen3.5:0.8b

（三）Linux（Ubuntu/Debian）部署Ollama

官方一键安装脚本

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 启动并设置开机自启
sudo systemctl enable ollama && sudo systemctl start ollama

验证安装
```
ollama --version
```

模型操作

ollama pull qwen3.5:0.8b
ollama run qwen3.5:0.8b

三、2026年阿里云ECS部署Ollama+OpenClaw完整流程

阿里云ECS可实现7×24小时稳定运行，搭配国内大模型API延迟更低，适合生产环境与远程访问。

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

（一）ECS环境准备

选购ECS实例：2核4GB起步，系统选择Ubuntu22.04或Debian11
安全组配置：放行22（SSH）、11434（Ollama）、18789（OpenClaw）端口
远程连接服务器，更新系统：
```
apt update && apt upgrade -y
```

（二）阿里云部署Ollama

安装Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl enable ollama && sudo systemctl start ollama

拉取模型并允许公网访问

ollama pull qwen3.5:7b
# 修改配置监听0.0.0.0，允许外网访问
sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service
# 在[Service]段添加
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
# 重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

（三）阿里云部署OpenClaw（Docker Compose方式）

安装Docker与Docker Compose

curl -fsSL https://get.docker.com | bash
sudo apt install docker-compose-plugin -y

克隆OpenClaw仓库并部署

git clone https://github.com/openclaw/openclaw
cd openclaw
export OPENCLAW_IMAGE=ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
./docker-setup.sh

获取OpenClaw访问Token
```
cat data/conf/openclaw.json | grep token
```
访问地址：http://ECS公网IP:18789?token=你的Token
对接本地Ollama
进入OpenClaw配置文件，修改模型地址为：
```
"baseUrl": "http://localhost:11434/v1"
```
重启容器：docker compose restart

四、OpenClaw全平台本地部署（Windows11/MacOS/Linux）

OpenClaw需基于Docker运行，三平台部署流程一致。

1. 安装Docker Desktop

Windows11：开启WSL2后安装Docker Desktop
MacOS：直接安装Docker Desktop
Linux：命令行安装Docker

2. 部署OpenClaw

git clone https://github.com/openclaw/openclaw
cd openclaw
export OPENCLAW_IMAGE=ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
./docker-setup.sh

3. 本地访问

获取Token后，访问：http://localhost:18789?token=你的Token

五、大模型API配置：阿里云千问+免费Coding Plan

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

（一）阿里云千问大模型API配置

获取API Key
访问登录阿里云百炼大模型服务平台，进入API密钥管理，创建并保存Secret Key。

OpenClaw配置
编辑data/conf/openclaw.json，添加千问配置：

"models": {
     
  "providers": {
     
    "qwen": {
     
      "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "apiKey": "你的千问API Key",
      "models": ["qwen-max", "qwen3.5"]
    }
  },
  "default": "qwen/qwen-max"
}

（二）阿里云Coding Plan免费模型配置

开通Coding Plan
阿里云百炼控制台访问订阅阿里云百炼Coding Plan，开通Coding Plan免费套餐，获取API Key。

OpenClaw配置

"models": {
     
  "providers": {
     
    "codingplan": {
     
      "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "apiKey": "你的Coding Plan API Key",
      "models": ["qwen-free"]
    }
  },
  "default": "codingplan/qwen-free"
}

命令行快速切换模型

docker compose -f docker-compose-cli.yml run --rm openclaw-cli models set qwen/qwen3.5

六、OpenClaw对接Telegram（2026最新流程）

创建Telegram Bot
搜索@BotFather，发送/newbot，获取Bot Token。

执行对接命令

docker compose -f docker-compose-cli.yml run --rm openclaw-cli channels add

选择Telegram，粘贴Bot Token。

重启容器生效
```
docker compose restart
```

七、高频问题全解答

1. Ollama模型拉取失败

原因：网络问题
解决：更换网络或使用代理，重新执行ollama pull

2. OpenClaw无法访问WebUI

排查：18789端口未放行、Token错误
解决：检查防火墙/安全组，确认Token正确

3. 模型推理卡顿、内存溢出

解决：更换更小参数模型（如0.8b版本），增加虚拟内存

4. API调用失败

排查：API Key错误、BaseURL格式错误
解决：核对密钥与接口地址，重启容器

5. 本地部署公网无法访问

解决：端口映射、防火墙放行、公网IP绑定

八、部署优势总结

完全私有化：所有数据本地存储，杜绝隐私泄露
零成本使用：Ollama开源免费，Coding Plan提供免费额度
离线可用：本地部署断网正常运行
全平台兼容：Windows/Mac/Linux/阿里云全覆盖
功能强大：Ollama负责模型推理，OpenClaw负责智能体交互

2026年私有化AI部署已无门槛，按照本文步骤，无论新手还是技术用户，都能快速搭建属于自己的私人AI助手，兼顾隐私、成本与功能，实现AI自由。

2026年Ollama+OpenClaw私有化部署全攻略：本地离线AI+阿里云云端部署+千问/Coding Plan免费模型配置

一、部署前核心准备与硬件要求

1. 核心组件说明

2. 硬件最低配置

3. 必备工具

二、Ollama全平台本地部署（Windows11/MacOS/Linux）

（一）Windows11部署Ollama

（二）MacOS部署Ollama

（三）Linux（Ubuntu/Debian）部署Ollama

三、2026年阿里云ECS部署Ollama+OpenClaw完整流程

（一）ECS环境准备

（二）阿里云部署Ollama

（三）阿里云部署OpenClaw（Docker Compose方式）

四、OpenClaw全平台本地部署（Windows11/MacOS/Linux）

1. 安装Docker Desktop

2. 部署OpenClaw

3. 本地访问

五、大模型API配置：阿里云千问+免费Coding Plan

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（一）阿里云千问大模型API配置

（二）阿里云Coding Plan免费模型配置

六、OpenClaw对接Telegram（2026最新流程）

七、高频问题全解答

1. Ollama模型拉取失败

2. OpenClaw无法访问WebUI

3. 模型推理卡顿、内存溢出

4. API调用失败

5. 本地部署公网无法访问

八、部署优势总结

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2026年Ollama+OpenClaw私有化部署全攻略：本地离线AI+阿里云云端部署+千问/Coding Plan免费模型配置

一、部署前核心准备与硬件要求

1. 核心组件说明

2. 硬件最低配置

3. 必备工具

二、Ollama全平台本地部署（Windows11/MacOS/Linux）

（一）Windows11部署Ollama

（二）MacOS部署Ollama

（三）Linux（Ubuntu/Debian）部署Ollama

三、2026年阿里云ECS部署Ollama+OpenClaw完整流程

（一）ECS环境准备

（二）阿里云部署Ollama

（三）阿里云部署OpenClaw（Docker Compose方式）

四、OpenClaw全平台本地部署（Windows11/MacOS/Linux）

1. 安装Docker Desktop

2. 部署OpenClaw

3. 本地访问

五、大模型API配置：阿里云千问+免费Coding Plan

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（一）阿里云千问大模型API配置

（二）阿里云Coding Plan免费模型配置

六、OpenClaw对接Telegram（2026最新流程）

七、高频问题全解答

1. Ollama模型拉取失败

2. OpenClaw无法访问WebUI

3. 模型推理卡顿、内存溢出

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5. 本地部署公网无法访问

八、部署优势总结

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