明白了，你想要一份 OpenClaw + DeepSeek 2026.4.5 版 的完整安装和手动配置指南。我整理了一份从零开始的详细实战步骤，包括环境准备、安装 OpenClaw、配置 DeepSeek 模型，以及一些实用技巧。

OpenClaw 安装 + DeepSeek 模型手动配置（2026.4.5 版）

目录

  1. 环境准备
  2. OpenClaw 安装
  3. DeepSeek 2026.4.5 模型准备
  4. DeepSeek 模型手动配置
  5. 测试与验证
  6. 常见问题与优化

1️⃣ 环境准备

  1. 操作系统
    • 推荐 Windows 11 / macOS Ventura / Linux Ubuntu 22.04+
    • 确保 GPU 支持（NVIDIA，CUDA 12+）可选，提高向量计算速度
  2. 依赖工具
# Python 3.10+
python --version

# 建议创建虚拟环境
python -m venv openclaw_env
source openclaw_env/bin/activate   # Linux/macOS
openclaw_env\Scripts\activate      # Windows
  1. 必要 Python 库
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install deepseek==2026.4.5
pip install openclaw pymilvus requests tqdm

2️⃣ OpenClaw 安装

  1. 获取 OpenClaw
    • 官方 GitHub / Release 页面下载对应版本
git clone https://github.com/OpenClaw/OpenClaw.git
cd OpenClaw
git checkout v2026.4.5
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 初始化 OpenClaw
python openclaw.py --init
  • 这会创建配置文件夹 ~/.openclaw/ 或 Windows 下 %APPDATA%\OpenClaw\
  • 默认路径可修改 config.yaml

3️⃣ DeepSeek 2026.4.5 模型准备

  1. 下载模型
    • 访问 DeepSeek 官方 Release 页或镜像：
      • 中文嵌入模型：ds-embedding-zh-2026.4.5.bin
      • 英文嵌入模型：ds-embedding-en-2026.4.5.bin
  2. 放置模型目录~/.openclaw/models/deepseek/ ├── ds-embedding-zh-2026.4.5.bin └── ds-embedding-en-2026.4.5.bin

4️⃣ DeepSeek 模型手动配置

  1. 打开 OpenClaw 配置文件
# ~/.openclaw/config.yaml
deepseek:
  enabled: true
  model_path:
    zh: "~/.openclaw/models/deepseek/ds-embedding-zh-2026.4.5.bin"
    en: "~/.openclaw/models/deepseek/ds-embedding-en-2026.4.5.bin"
  device: "cuda"   # 或 "cpu"
  batch_size: 16
  max_seq_len: 2048
  1. 测试 DeepSeek 模型路径
from deepseek import DeepSeek

ds = DeepSeek(model="~/.openclaw/models/deepseek/ds-embedding-zh-2026.4.5.bin", device="cuda")
vec = ds.embed(["测试文档"])
print(vec.shape)
  • 输出应为 (1, 768) 或模型维度对应向量
  1. 在 OpenClaw 中注册模型
python openclaw.py --register-model deepseek
  • 这会在 OpenClaw 内部生成索引、日志和缓存目录

5️⃣ 测试与验证

  1. 运行 OpenClaw
python openclaw.py --start
  1. 测试 DeepSeek 功能
python openclaw.py --search "测试文档"
  • 应返回向量相似度搜索结果
  1. 可视化
  • OpenClaw 支持内置 Dashboard：
python openclaw.py --dashboard
  • 浏览器访问 http://127.0.0.1:8080
  • 查看模型加载状态、索引数量、搜索速度

6️⃣ 常见问题与优化

问题解决方案
模型加载慢使用 GPU 加速 (device: "cuda") 或 4bit 量化
内存不足调整 batch_size 或使用 CPU + mmap 模式
搜索慢建议使用 Milvus 或 FAISS 做向量索引
多模型共存确保 config.yaml 中每个模型 model_path 不冲突

✅ 总结：

  1. 安装 OpenClaw 并初始化
  2. 下载 DeepSeek 2026.4.5 模型并放置指定目录
  3. 手动配置 config.yaml 指向模型
  4. 测试嵌入生成与向量搜索
  5. 可结合 Milvus 或 FAISS 做大规模向量库