阿里云安装openclaw内存不足

云服务器上养的小龙虾经常挂掉怎么办？你有没有发现你装在那些云服务器上的 openclock 小 龙虾，他有时候呢，聊着聊着他就死掉了，然后再也活不了了，这是怎么回事呢？你可以尝试登录服务器，然后用 top 命令 看看这个 openclog 这个进程是不是还活在那里。我就发现这么一个现象，这个 getaway 呢，它启动之后， cpu 使用率，内存使用率会慢慢上升， 然后上升到一定幅度之后呢，它就自己就挂掉了，又重启，重启之后呢，又慢慢上升，然后过一段时间又挂掉，这是怎么回事呢？归根结底，还是因为我们的云服务器普遍内存较低， 所以装不了整个这个龙虾。所以要么你升级服务器，要么像我一样，你去把一些 skills 删掉，或者把一些 session 给删掉，这样你的小龙虾 openclaw 就 又能活过来了。 具体的操作方法呢，就是你进到 openclaw 的 目录，它下面有一个叫 agent 的 目录， agent 的 目录下有一个叫做 筛选的目录，然后把筛选目录中的所有内容都删掉，删，清空会造成一个结果，就是你之前和龙虾的对话都会完全销毁掉。所以你也嗯，小心斟酌再操作吧。

你好，我是郑工长，昨天有个粉丝急匆匆的来找我，说他部署的 openclock 简直像个废铁，联网搜索经常超时，服务也隔三差五就崩。 我让他把配置单发过来，扫了一眼就明白了，这典型是省钱省到坑里去了。他服务器选的是华北地域，内存只配了一 g， 说白了，他这是用跑静态网页的思路去部署一个 ai 辅助工具，这种配置能跑通那才是运气，跑不通才是正常的。 我见过太多人在基础设施上抠抠搜搜，结果呢？最后花在排查问题上的时间成本，都购买几十台高配服务器了。所以今天我就把话放这， opencloud 部署有两个死穴，你的 ai coding 体验就直接归零。 好，我们来说第一个死穴，国内地狱。这完全是个逻辑死胡同。很多人会觉得服务器当然选离自己近的才好啊，人在国内就选华东华北，这样延迟低，访问也快。这个想法呢，放在传统的网站服务上确实没问题， 但是如果你把它用在依赖全球开源生态的 ai 工具上，那可就是刻舟求剑了。你看，这背后涉及到的是网络路由和资源可达性的问题。 open call 的 核心功能，它要靠联网搜索，要调用模型，还要实时拉取代码库。 国内服务器的出站流量，也就是 outbound 的 流量，它会受到比较严格的管理策略限制。这样一来，你访问 github 可能会特别慢，调用一些海外 api 可能直接就超时了，甚至 dns 解析也可能被污染。 所以说，你选国内地域，就等于是给你的 ai 工具带上了撂靠跳舞，你以为省了点带宽钱，实际上牺牲的是工具的可能性，牺牲的是它的鲁棒性。我见过太多这样的案例，服务器部署在国内，结果日制里全是连接超时或者 d n s 解析失败。 这时候很多新手就容易怀疑是不是自己代码写错了，然后开始疯狂调试应用层的逻辑。 别急，事情没那么简单，根字上的问题是网络链路就不通，你应用层的代码写的再漂亮，网络不通，那一切都白搭， 你说是不是这个道理？反过来我们想想，香港或者美国弗吉尼亚这些地域，虽然物理上 ping 值可能高了几十毫秒，但是他们处在全球互联网的核心节点上， 他们访问开源社区，访问各种 api 服务，那都是原生级的联通性。对于 ai 工具来说，这种联通性的优先级远比那几十毫秒的延迟要重要得多 好。第二个死穴就是内存小于两 g， 这简直就是在玩火。你再看看这内存配置，一 g 想跑 ai 辅助服务， 你觉得靠谱吗？懂我意思吗？这根本不是在省成本，这分明是在给自己埋雷。 从底层逻辑来讲，现在的 ai 辅助工具大部分都是基于容器化部署的，这里面可能会跑着 java 的 运行时环境、 node 服务，甚至还有一些轻量级的向量解锁进程， 这些组建本身它就有最基础的内存开销，比如说光是一个容器的守护进程，可能就要吃掉一百到二百兆内存。再比如 java 或者 node 这种运行时环境，光是预热至少就需要五百兆以上， 那业务逻辑的缓存呢？还会动态分配，所以你只配个一 g 的 内存，就相当于让一个成年人住进儿童床，连转身都难。一旦病发，稍微上来一点，或者你要处理一个稍微大一点的代码上下文，内存就会瞬间打满。 这时候操作系统的 o m killer， 也就是内存一出，杀手会直接介入，毫不留情地杀掉你的服务进程。所以说，内存配置可不是看它能不能启动，更重要的是看它在高富帅下会不会直接崩掉。 你想想看，服务频繁重启，这不光影响你的体验，还会导致数据写入中断，绘画状态丢失。这种不稳定的因素对于需要连续上下文的 ai coding 来说，简直是致命的。 你这边正写着一半呢，后端服务突然挂了，这种挫败感会直接摧毁你对这个工具的信任，你说是不是好？别搞错了，部署这是它，可不是抽奖，它是有标准答案的。 根据我这些年的交付经验，下面这个是经过验证的黄金组合，你直接抄作业就行了。首先，地域选择，我建议香港或者美国弗吉尼亚。 如果你主要用户在亚洲，而且还要兼顾一下国内的访问速度，那香港是个不错的选择。虽然说他访问国内会有波动，但是他的联通性绝对是优于内地的。 那如果你是追求极致的联通性，而且也能接受稍微高一点的网络延迟，那就选美国弗吉尼亚，这里可是全球云服务最密集的区域，生态兼容性是最好的。其次，内存配置起步两 g， 我 个人更推荐四 g。 两 g， 这是最低底线，它能保证服务稳定运行，不会轻易触发内存溢出。而四 g 那 是我推荐的配置，这样拥有足够的余量，能从容应对突发的流量，或者一些更复杂的任务。 划重点了， cpu 呢，倒是可以适度放宽一些，比如一个核或者两个核，但内存这个东西绝对不能省。你想想，内存它是硬资源， cpu 呢，它更多是计算力 ai 工具，它大部分时间其实都在等待输入输出，所以内存瓶颈往往会比 cpu 瓶颈出现的更早。那么配置选对了，我们怎么知道它真的没问题呢？别光看服务状态，显示 running 那 只是个表象， 你必须得做压力测试和联通性验证。第一步，检查外网联通性。你进入到容器内部，敲一行命令， curl， vhtps， 冒号斜杠，斜杠 api 点， openai com， 或者你依赖的其他核心 api 地址。 如果它能迅速返回 http 状态码，这就说明你的网络链路是通畅的。但如果它一直卡在 connecting 那 里，那就很明确了，你的地域选错了。第二步，监控内存水位， 观察服务运行半小时之后，它的内存使用率如果长期维持在百分之八十以上，那就说明你这个配置啊，也就是钢构底线，我建议你最好升级。如果频繁出现 kill 的 这种日制，那就更不用说了，你必须立刻加内存。第三步，实战测试， 让它去执行一个需要联网搜索的复杂任务，比如说让它查询最新的拍放库，然后生成势力代码， 你观察一下它的响应时间和成功率，如果任务超时了，那就检查日制，看看是网络层的问题还是应用层的问题。 最后我想说，很多新手朋友啊，特别容易陷入一个误区，他们会觉得软件是虚拟的嘛，所以跑软件的资源也可以虚拟着来，能省就省，但归根结底，代码它都是跑在物理资源上的，物理规律可不会因为你这是个 ai 项目就给你网开一面。 在数字化工程里我告诉你，稳定性是设计出来的，不是靠调试出来的。你在选址和配置上多花的那一点钱，你买到的是确定性， 你买到的是你后续几个月不会被那些莫名其妙的 bug 困扰的安心。所以真正的省钱，其实是一次性把这个基础打牢，这样才能避免你反复的返工。千万别为了省一杯咖啡的钱，最后却让整个工程队陪着你加班修路， 时间会证明你在基础设施上投入的每一分钱，都会在未来的稳定性中加倍回报给你。好了，今天就聊到这，我是郑工长，咱们下期再见。

二零二六年阿里云一键部署 openclaw 保姆级教程，快速拥有专属 ai 助理。 第一步，打开阿里云 openclaw 部署专题页面，点击一键购买并部署。 第二步，购买阿里云轻量应用服务器配置，选择两核两 g 内存或更高配置地域默认美国弗吉尼亚。镜像，选择应用镜像中的 open cloud 镜像，时常根据需求选择即可选择完成，按照页面引导完成支付。 第三步，前往阿里云百炼大模型控制台，找到秘钥管理，点击创建 a p i t。 第四步，前往清亮应用服务器控制台，找到安装好 openclaw 的 实力，进入应用详情放行一八七八九端口配置百炼 a p i t 执行命令生成访问 openclaw 的 token。 以上就是阿里云一键部署 openclaw 保姆级教程，建议收藏本视频，快速拥有专属 ai 助理。

早上好，这里是二师兄 ai， 我是 二师兄，一个正在升级打怪的中年人，近期在玩大火的 open claw， 也就是大龙虾，不得不说有一个自己的数字员工是一个非常新奇的体验，那么为了让大家吃上这口热乎的，所以特地制作了一份教程分享给大家。 我推荐你把 openclaw 部署在云端，理由有三点，第一，虽然 openclaw 火到让 mac mini 的 一度卖断货，但是咱们真的没有必要去抢那么一台电脑，买一台 mac mini 的 钱够咱们在云端跑好几年的 openclaw， 然然后期的 token 消耗也有可能会让你荡掉裤衩。 然后第二点， openclaw 能干很多事情，但是它取决于你要给到给他足够多的权限，要是你不想哪天醒来的时候发现他在你的电脑上正在用你的家产左手去收购腾讯， 那你最好把它放在一台和主力电脑格力的云服务器上。第三个就是不行，最好不要去折腾环境，因为现在大部分的云服务器都直接预装了 opencloud 的 镜像。嗯，可以一键安装 云服务器。我选择的是阿里云的云服务器，打开文章，然后通过这个链接进入到阿里云服务器的购买界面。 来到这个界面之后，我们点击右上角的返回旧版，之所以去这个，那你最好把它放在一台和主力电脑隔离的云服务器上。 第三个就是不行，最好不要去折腾环境，因为现在大部分的云服务器都直接预装了 opencloud 的 镜像。嗯，可以一键安装 云服务器。我选择的是阿里云的云服务器，打开文章，然后通过这个链接进入到阿里云服务器的购买界面，来到这个界面之后，我们点击右上角的返回旧版。 之所以去这个返回旧版界面，是因为当前的这个新界面，它的服务器配置的可选项相对来说比较少。 嗯，其实云服务器的购买有两个需要注意的点，一个是服务器的配置，官方推荐的配置最低为两核两 g， 但是考虑到可能存在多任务并发的场景，内存过小，有可能会出现卡死的情况，所以说，为了不留下太多的隐患，我推荐 至少选择一个两和四 g 的 机器，如果有条件的话，可以甚至可以选择四和八 g。 然后第二点要注意的就是服务器的地址尽量选择离自己更近的，因为这个决定了你的这个服务器对你下达指令的这样一个响应速度。嗯， 然后因为我能科学上网，且我有访问海外资源，比如这个 brief search github， 然后各类国际 api 的 需求，为了这个响应效率，所以我选择了香港，然后往下滑，来到镜像这一块，选择这个带 openclaw 镜像的云服务器， 然后这一块是套餐配置，正如刚才我所说，呃，我最后选择了一个两盒四 g 的 这样一个配置，就是这个啊。可能很多朋友会说，呃，为什么他选的服务器地址下面没有这一个 这个套餐选项，那是因为，嗯，不同的地区它可选的这个这个服务器的配置是不一样的。比如你看现在选择华北六乌兰察布这一块，就没有刚才我的那个套餐，你只需要在嗯，可选项里面选择最符合你要求的这个选项就可以了。 配置选完之后，然后我们在这边点击，点击这个立即购买， 这块会弹出一个确认配置的这样一个页面，点勾选我已阅读，我已同意，然后去支付即可。截止到目前，我们已经完成了准备工作中云服务器的准备，接下来是 api king 的 这样一个获取， api king 是 属于你个人的二模型的计费标识， 以千万为例，来到文冲，点击这个链接，在页面的右上角有一个创建 a p i k， 我 们点击它注册完之后会有一个账号，选择这个账号，然后点击确定，就可以生成一个新的这样一个 a p i k， 这个 k 后面需要用到。 嗯，当然这一块如果你信任纤维模型且用量比较大的话，可以走订阅套餐这块，我个人实测下来，实际上 token 的 消耗量还是十分大的，就是我一个简单的问题就要接近十五万的 token 的 消耗， 所以推荐大家去走订阅套餐，新人现在订阅套餐的话相对来说还是很便宜的。第三个准备工作，那就是要去准备飞车，账号和 app 这块就不详细去说了，截止到目前我们已经完成了 openclaw 的 准备工作， 接下来我们进入 openclaw 的 安装步骤，点击文中这个链接，我们可以来到刚才我们配置好的服务器的界面， 进入服务器之后，我们要选中你服务器所在的地域，才有可能去正确的显示出你的服务器。接着我们点击服务器中的这个实力 id， 点击之后我们跳到了 openglos 所在服务器的概览页面，点击应用详情进入页面，在这个页面的话我们总共有五个地方需要去配置，都在我文档中已经标志出来了， 阿里云的这个服务还是非常贴心的， openclaw 的 基础配置基本不需要使用到命令行，首先是要一键去设置防火墙，点击执行命令，单机确定 即可。接下来是出场 openclaw 的 一些配置，这一步的话是需要去配置 api key， 就是 刚才我们在百链界面获取的那个 key， 这里可以看到如果你订阅了套餐的话，你通过这个下拉菜单是可以直接拿到套餐的。 ipad king， 如果你没有订阅的话，点击这一个切换按钮，输入摆链这一块的这个 ipad king， 点击复制 回到这个页面输入进来，然后选择百联所在的地域。接下来就是到了访问 web 页面，点击最快的执行命令就可以弹出 opencloud web 页面打开的话就可以进入到 opencloud 的 仪表盘， 在这个页面的话可以进行的操作就非常多了，比如这个 chat 页面我们可以和大龙虾直接进行对话， config 页面可以去做一些 配置的调整，我们现在还需要在我们还需要回到刚才的页面去进行一个模型的配置， 这块我们可以看到模型配置中由于阿里云的这个阉割行为，所选的这个模型的选项是非常有限的，后面会讲如何去突破这个陷阱，现在我们先去选千问三零五 plus， 就是 目前千问最好的一个模型， 那么截止到目前我们已经完成了 open core 的 基本配置，如果我们不需要通过飞书这种聊天工具去控制 大龙虾的话，那么我们后续的使用完全可以在菜单界面去和大龙虾进行沟通，但是呢，如果这样做的话，我们就丧失了大龙虾一个非常吸引人的这样一个特性， 所以我还是十分推荐大家去集成本部级飞书这种聊天工具的。当前大龙虾支持的聊天工具还还是非常多的，阿里云这一块的话， 可以简单的配置四个聊天工具，冰冰企业微信飞书以及 qq 这块的话，我选择的是去集成飞书，那么接下来我将跟大家介绍如何去集成飞书。回到文档，嗯，第一步，我们将创世院飞书机器人应用，点击文中的这个链接，进入开发者后台， 单机创建企业自建应用，在弹出的界面中填写应用名称和描述， 随便选择一个颜色， 然后点击创建。第二步，在弹出的界面，我们点击凭证与基础信息去获取 app id 和 app secret， 这两个相当于飞书机器人的身份证，用于 opencloud 的 识别。两串字母串，我们将回到服务器页面的这一块去分别填入。第三步是进行权限管理， 这一步的目的是开通和限制机器人利用的权限，它决定的飞书机器人对你飞书权限的一个操控程度。我们点击权限管理，然后这一块点击批量导入，将文中的这一串 json 复制出来， 替换掉这一块，点击。下一步确认新增权限，这一块会把刚才的 jason 所代表的含义全部以中文的方式展现。接下来点击申请开通 确认，开启弹出的界面，点击确认。需要补充一点，有可能在后期你使用的过程中需要开通一些刚才 jason 中没有提到的能力，这块的话，点击这个单开。嗯，开通权限可以单独去 添加。第四步是添加机器人的能力，左侧界面这一块有个添加，我们点击这个添加机器人的能力，确保呈现配置状态。然后第五步是配置事件订阅，我们回到云服务器的 这个界面，输入刚才获取的 app id 和 app secret， 然后再回到退出的这个配置界面，向左侧导航栏点击事件与回调。在事件的配置页中，单机订阅方式 选择使用长链接。单机保存这块需要说明，此时需要保证 openclock 处于正常状态。那什么是正常状态呢？ 就是我们在 chat 界面能和它进行一个正常对话，那么大概率就是正常，否则可能会一直在这个界面中显示应用未建立长链接。 接着我们在事件配置这个页面单机添加事件，然后在弹出的搜索框中搜索事件。 i m message receive v e， 然后添单机确认添加。最后一步，在版本管理与发布界面创建版本， 提交审核后便发布。审核通过后，飞书段的开发者小助手会发出提示，点击进去之后，点击打开应用就可以进入机器人的界面， 在机器人界面的输入框里面给小龙虾下达指令，就等待他完成指令之后就会得到一个回复，如图所示。同时呢，在 opencloud chat 页面会有相同的工作痕迹。 ok， 至此，我们完成了 opencloud 云服务器部署，并且集成了飞书，如果需要文视频中提到的文档，关注加私信我即可，我后期也会继续给大家分享 opencloud 相关的知识，谢谢！

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别再死怼 openclaw 了，阿里已经把国产 coco 云端部署搞定，三秒秒杀 openclaw， 打工人直接封神！兄弟们，谁还在跟 openclaw 死磕啊？我敢说百分之九十的人都栽在他的门槛上。先给你们算笔账， 部署的时候得先装 docker 配 note gs， 环境变量调了一遍又一遍，光配置就花两小时，结果一个报错直接回到解放前。硬件要求更离谱，六十四 gb 内存起步，普通笔记本根本扛不住，每月 api 费还要两百美元，折合人民币一千四百多，打工人钱包直接大出血。 更坑的是，它只支持 whatsapp， telegram， 完全没法对接，等于花钱买罪受。 但现在阿里云 coco pro 云端部署直接打破僵局，零代码五分钟上手三十八元，用一年把 ai 助手的门槛砍到地板价，国内用户直接狂洗。不吹不黑，咱们用实打实的数据说话， coco pro 和 openklo 的 差距简直是降维打击。部署速度， openklo 要一百二十分钟还可能失败。 coco pro 云端部署只要五分钟，摩搭创空间一键克隆，不用写一行代码，浏览器直接启动， ai 自动帮你配置好所有环境，新手也能秒会使用。成本， opencloud 月均一千四百元， coco 基础实力年付才三十八元，相当于每天花一毛钱，新用户还直接送七千万 tokens， 日常写文档做报表处理数据，轻度使用完全免费，直接省了百分之九十九点八的钱。硬件要求， opencloud 得六十四 gb 内存，买台达标电脑要三万加 coco 云端部署根本不用管本地硬件，哪怕是老笔记本儿也能通过云端调用算力，丝毫不影响使用。 国内适配 opencloud， 对 国内平台完全不兼容。 coco 直接深度集成钉钉、飞书、 qq、 企业微信，发个消息就能下达指令，办公无缝衔接，不用来回切换软件。 coco 云端部署能这么火，核心就是六大科技 buff， 每一个都戳中痛点。 零代码部署，不用懂 python， 不 用折腾刀客登录魔搭创空间，找到 coco 官方模板，点击一键克隆，系统自动完成所有配置， 五分钟就能启动使用，非技术党也能轻松驾驭。全时在线无死角，云端七乘二十四小时持续运行，不管你是在公司出差还是在家，手机、平板电脑随时能登录，发个指令就能让 ai 干活。数据云端自动同步，换设备也不会丢失进度。 算力无限扩容，本地硬件不行没关系，云端支持弹性升级， cpu、 gpu， 从基础办公到重负担任务，按需选择，不用为闲置算力买单，也不用担心性能不够用。 企业级安全防护，阿里云背书数据采用隔离存储，还有操作审计、高危操作为栏，不管是个人隐私还是企业数据，都能做到零泄露，用着绝对放心。 全生态无缝联动，原声对接通，一千万大模型，响应更快更智能。还能打通阿里云盘 o s s 存储文档数据，直接调用办公全链路一站式搞定，不用来回传文件。 智能运维全托管，不用自己监控服务器排查故障，阿里云 ai 自动负责运维，出问题会及时提醒，还能自动修复，真正做到省心省力。专注干活，不用操心技术， 不管你是个人用户、企业团队还是远程办公族，都能找到适合自己的方案。个人打工人、学生党选，三十八元每年的基础实力，七千万 tokens 免费领！日常写论文、做报表、处理文件完全够用，成本低到忽略不计。 企业团队部门选，私有化部署套餐，支持全线分级管控，团队协助，还有专属客服高危操作，有围栏，数据本地化存储，符合企业安全要求。 远程办公族，经常出差的人，直接用云端基础版多端协同加远程操控电脑，出差在外也能随时处理公司文件，下达工作指令，效率不打折。 现在我手把手教你们部署，超简单！第一步，打开浏览器，搜索阿里云摩，搭创空间，登录账号。第二步，在搜索框输入 call， 找到官方认证模板。 第三步，点击一键部署，系统自动配置环境，不用手动操作。第四步，绑定你的钉钉飞书或 qq， 方便随时发指令。第五步，部署完成，直接在浏览器或绑定的办公软件里发指令， ai 马上响应， 全程五步五分钟搞定，非技术党也能一次成功！重点来了，现在注册使用还有专属重磅福利，新用户直接免费领取七千万 tokens， 相当于一千四百元的 epi 费白送，轻度使用能用到年底。 基础实力，原本六十八元每年，现在参与活动年付直降百分之五十，只要三十八元就能用一整年，每天一毛钱就能拥有一个二十四小时在线的 ai 助理 评论区，扣 cocopoff， 我 直接把详细部署教程、免费额度兑换码、高阶使用技巧打包发给你，关注我，下期视频解锁 cocopoff 的 ai 自动化高阶玩法，教你怎么让 ai 替你处理百分之八十的办公琐事！解放双手，赶紧行动起来，让国产 ai 工具帮你效率翻倍，咱们下期见！

三千元到十万元大模型家用 pc 硬件方案全解析？上一期社长介绍了纹身视频模型的硬件方案，里边讲了企业或专业工作室的纹身视频模型硬件应该配到什么程度。有不少朋友在评论区留言说，希望社长能够出一期大模型的家用消费级硬件专题， 那么这一期就满足大家专门讲一讲大模型家用消费级的硬件方案。最近 oppo colo 很 火，那什么样的配置能够畅玩 oppo colo 呢？在这一期也有答案。既然是家用消费级方案，也就是个人 pc 方案， 那么 e 五神轿、特斯拉、 v 一 百为代表的老旧服务器显卡就不在今天这一期的讨论范围内了。 ar max、 三九五、 mac mini 的 整机方案由于纹身视频能力弱，也暂时排除在本期之外， 因为毕竟作为家用消费级主机，必然是要兼顾多种需求的，跑跑大模型和智能体，生成一下 ai 视频，做做生产力工作，没事还能打打游戏，甚至新出的三 a 游戏也能尝尝咸淡，这就是本期硬件选型的基本要求。 所以我会尽量选择个人 pc 的 消费级硬件来给大家搭配方案，最低花费三千元，最高花费十万，大家可以根据自己的预算和实际需求，综合考虑自己的硬件配置。 在开始之前呢，先给大家预告一下，在三月十五号，我们会开一期 ar 大 模型私有化部署的小白培训，具体的培训内容在这一期结尾会有展开说明，有兴趣的朋友一定要看到最后。 我们知道，现在的大模型在日常应用上已经分成了上下文推理模型、纹身图或纹身视频模型，这两类不同的模型对于硬件的要求是不一样的，对硬件适应性最广的是上下文推理模型， 它对扩大的要求最低，只要显存达到一定规模，哪怕是好几年前的老旧显卡也仍然可以胜任，这就给了我们家用消费级配置很大的选配空间。 这里要注意的就是如何判断某一推理模型能不能部署，主要是看显卡的显存能不能大于模型的参数，比如三十 b 硬特八的模型对应的就是三百亿参数。按硬特八量化规则，加载到显卡里所需要的显存大约是三十七点五 g， 加上要预留 k v 缓存激活值缓冲区， 因此要运行这个大模型，我们一般是按照模型量化后显存占用的一点二倍计算。那三十币 ink 八模型就需要至少四十五 g 显存的显卡，但众所周知，内存是可以分担显卡的上下文推理模型的加载任务的，比如上面讲到的三十币 ink 八的大模型， 需要四十五 g 的 显存来流畅运行，如果显卡只有十二 g， 剩下的三十三 g 可以 加载到内存中去运行。 当然，因为内存的贷宽远远小于显存的贷宽，如果大部分都让内存来跑的话， tokins 的 速度会大打折扣，所以显存尽量还是要大一些。但对于个人来说，对于效率的要求并没有企业这么高，我相信大多数人是可以接受的，毕竟在性能和成本方面总要找到一个平衡。 纹身视频模型的门槛就要高的多了，他没办法像上下文推理模型那样，显存不够内存来凑，模型必须要全部加载到显卡里。所以如果朋友们想尝试纹身视频模型的话，就要至少满足两条硬杠杠，一是显卡要有 touchcore 支持，二是显卡显存要至少达到十二 g。 为什么呢？我们以 y 二点二为例， y 二点二 t r v 五 b 轻量版模型是一款小型可部署的开源纹身视频模型， 十二 g 以下的显存加载不了这个模型，十二 g 正好能加载，而且能够跑起来。因此呢，显存越大，扩大核心越多，显存待宽越高，视频生成的清晰度、速度、时长就相对更有优势。 于是，基于上面社长针对这两个模型的分析，我们就得出了个人 pc 如果想要同时玩转这两种模型的话，显存要大于等于十二 g。 为保证能够运行纹身视频模型，支持 touchco 的 可选型号为英伟达 rtx 架构的二零系、三零系、四零系、五零系显卡。这样我们就可以定义以下五档家用消费级 pc 的 预算方案了。 第一档，三千元。这一档的核心定位是新手尝鲜，可以进行基础大模型体验加轻度办公加普通网游。具体的配置如下，这套配置的大模型能力是这样的。 第二档，一万元，这一档的核心定位是家用主流，支持中型大模型流畅运行加高效生产地加中高画质三 a。 具体的配置如下， 这里社长推荐了四款显卡，从这一档开始， open club 就 可以畅玩了。下面就贴出这四款显卡结合 open club 加千万最新模型的畅玩区间，供朋友们参考。在这个表格里可以看到，三零九零二十四 g 显卡的性价比相对较高，畅玩范围相对更广。 这四款显卡都能支持纹身视频模型， rtx 五零六零 ti 十六 g 可以 输出七二零 p 二十到三十秒视频片段。 rtx 三零九零二十四 g 可以 输出一零八零 p 六十秒视频片段， rtx 二零八零 ti 二十二 g 和 rtx 三零八零二十 g 可以 输出七二零 p 到一零八零 p 四十到五十秒的视频片段。 第三档，两万元。这一档的核心定位是高阶家用加轻度专业，支持中大型大模型流畅运行，加多模型同时运行，加四 k 游戏加四 k 剪辑、 3 d 渲染。核心配置如下， 这套配置拥有较高的实用性，几乎可以胜任绝大多数主流需求。他的大模型能力是这样的， 第三档说完，接下来的第四档和第五档就进入高端玩家档了，如果只是纯打游戏的话，完全用不到这么高的配置。社长建议大家压抑住所谓一步到位的冲动，先在中低配置上玩熟了，确实有需要了，再上高端配置也不迟。 第四档，五万元。这一档的核心定位是旗舰家用加准专业，支持大型大模型流畅运行，加模型微调加四 k 游戏加专业级生产力。核心配置如下，这套配置的大模型能力是这样的， 第五档，十万元，这一档的核心定位是顶级家用加专业级。社长在这一档破个例直接给他上了英伟达 pro 六千九十六 g 工作站显卡，让他可以支持全类型大模型加大型模型完整训练加四 k 或八 k， 游戏加专业创作，核心配置如下， 这套配置的大模型能力是这样的好，说到这里，五档家用消费级大模型硬件配置推荐就结束了。 最后说说小白模型部署培训的事。最近有不少粉丝朋友跟社长说想要部署大模型，但又不知道怎么开始学起，所以我们打算在三月十五号开一期培训来手把手教小白，零基础上手， 核心内容包含四个板块，一是大模型基础原理与适用场景。二是不同大模型的硬件精准选型。三是本地知识库问答、自动化办公等实用智能体搭建。四是欧门可乐安装配置与私有化部署，有需要的朋友可以联系我哈！

openclaw 最近非常火，这期视频呢，我就教大家怎么花十分钟的时间在云端部署 openclaw。 大家可能都知道 openclaw 它的部署方式有两种，一种是云端部署，一种是本地化部署。本地化部署呢，相对来说更难一点， 对新手小白不太友好，但是云端部署非常方便。今天呢，我就用阿里云的清凉应用服务器举个例子给大家演示一下。首先来到阿里云的官网，现在 openclaw 有 一个优惠套餐，九点九元可以使用一个月，六十八元可以使用一年， 当然我已经买过了，所以现在的这个价格就不是优惠价格了。这里的套餐配置、数据盘的容量、购买时长以及地域都是可以选的，选一个离自己近的地域就可以。完款之后你就可以在这里看到自己的福气了。 嗯，点开自己的服务器，然后在应用详情里面，它一共就三个步骤，分别是端口放通、配置 openclaw 和访问的 web ui 面板，这里你三个依次执行就行。需要注意的是，配置 openclaw 的 这个页面 执行完了之后，你需要选择一个阿里云百念的 api key， 那 这个东西怎么选呢？你需要先创建一个 api key， 在 阿里云百念的这个界面选择创建 api key 即可， 归属业务空间就选默认就行了，确定就行。然后你把这个 api key 复制到刚才的这个地方， 这样的话 apikey 就 配置成功了。配置成功之后，然后我们就可以获取它的访问外部界面了，生成链接之后，你复制这个链接就可以进入对话界面。 这里还有一个需要注意的点是，你可以选择用免费的模型，也可以选择用付费的模型。选择用免费的模型，记得要在这里，在阿里云百面模型用量这里 选一下，批量开启免费额度，用完即停，要不然他可能会收费了。那你也可以去订阅一些套餐， 都是可以的。如果你想把 opencloud 集成到你的 qq 飞书、钉钉等等应用，也是可以的。在官网上有详细的教程，这里我就不多做赘述了，大家感兴趣可以自己去看一下。

还在为部署 openclaw 发愁？阿里云推出 openclaw 一 键部署方案，零基础也能轻松上手，仅需三步即可拥有专属 ai 助理。 第一步，购买阿里云轻量应用服务器，打开阿里云 openclaw 部署专题，直接点一键购买并部署配置，选两合二 g 级以上镜像，选应用镜像里的 openclaw， 地域默认美国弗吉尼亚时长自己选，最后下单支付就可以了。第二步，开通百炼配置密钥，进到阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，点一下创建 a p i t 就 行。 第三步，配置 open cloud， 打开阿里云轻量应用服务器控制台，用图形化界面直接配，不用写代码，不用改文件，轻轻松松对接消息通道。就这三步，你也能拥有专属 ai 助理，觉得有用，赶紧收藏这条视频吧！

全网吹爆的 opencolor 真的 有那么什么？今天我从设备要求、费用价格、安装难度、使用感受、优缺点、使用人群占比等方面一次性讲清。先说设备要求，云端部署，对电脑要求仅两核 cpu、 两 gb 内存、四十 gb 硬盘即可， 无需更高病发或更复杂任务，可选择四核八 gb 内存。至于本地部署，官方建议 cpu 大 于等于两核内存大于等于四 gb， 但实际十六 gb 内存是更稳妥的选择。如果需要运行浏览器自动化等任务，对 cpu 也有一定要求。 价格费用，先说云端部署，服务器资源费用，必须有入门配置九点九元每月，限时活动价至两百六十八元每月不等。 进阶配置约五百三十八元每月，适合复杂任务。另外核心开销为模型调用费阿里云零点零五元每千 token， 但是有用户一晚消耗五百七十万 token， 账单瞬间爆炸，注册 x 账号等简单操作出现过单次五十五美元费用，不过有包月套餐，用完极致也不错。安装体验，新手一定要用云服务器， 腾讯云有专属应用模板，可一键部署。步骤，一、买服务器，二、选 open core 镜像，三、粘贴 api key。 四、绑定 qq、 企业、微信完成。适合不想折腾代码，想快速体验的普通用户。 如果本地原码安装，最少半小时起步。适合开发者、技术爱好者、对数据主权有要求的用户。操作体验，通过 qq、 微信、 telegram 等聊天软件，像跟朋友聊天一样指挥 ai。 我们常用的也就是文件整理、日程管理、数据分析、自动创作、群管理、智能家居等优缺点深度剖析，缺点也是没人愿意提的现实，一、 api 费用不可控，用着用着账单就爆炸。二、配置有门槛，对非技术用户不够友好，需要懂 api、 kip、 白名单等。三、稳定性待提升，可能出现一些会测错误， ai 会失忆等。 四、开箱不可用，需要花时间培养教他你的习惯和工作流。五、安全风险，权限高，配置不当可能被攻击。目前都哪些人群在使用？百分之四十五到百分之五十为程序员开发者，用于自动化开发、流程调试、代码管理项目。百分之二十到百分之二十五是技术爱好者， 主要承先新技术搭建、私人助理。百分之十到百分之十五为内容创作者。自媒体，用于自动化视频制作、文案生成。百分之五至十为产品运营，用于数据分析、竞品监控、社群管理。另有百分之五为企业团队用户，主要是内部自动化数据合规需求。

还不会部署 open core， 阿里云一键部署保姆级教程来了，全程三步超简单操作，就算是零基础小白也能轻松上手，快速拥有专属 ai 助理。 第一步，购买阿里云轻量应用服务器，打开阿里云 open core 部署专题页面，直接点击一键购买并部署配置，选二和二 g 以上镜像，选择应用镜像里的 open core， 镜像地域默认美国弗吉尼亚，时常按需选择下单支付即可。 第二步，开通百炼，并配置密钥，进入阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，点击创建 api key 一 键生成。 第三步，配置 open color， 打开阿里云清亮应用服务器控制台，用可视化图形界面就能快速完成配置，不用写代码，不用改配置文件，直接对接消息通道，超省心。 以上就是阿里云 oppo 克朗一键部署攻略，建议收藏本视频只需三步，轻松拥有你的专属 ai 助理！

我一个学财务的呢，这几天晚上都在跟代码打交道，最近呢，网上有一个很火的软件叫做 open core， 它也叫做小龙虾，我这几天晚上呢，是把所有的时间也都花费在了安装和调试这款软件上面，今天来跟大家分享一下这两天的一点呃，学习心得吧。 经过这几天晚上的折腾呢，我一共是尝试了四个版本，分别是 ws l 环境版， windows 本地版，还有就是阿里云远程版。第四个是 open core 的 中文版，其中第二个版本 windows 的 本地版我也是顺利跑通了，最后也还实现了与泰利国软的一个交互， 一个实力呢，是我让他分析了一个国博资金增资问题，一个分析，然后让他分析完之后，把他的分析结果以 pdf 的 格式保存到我的桌面。 最后呢，它这个也是很顺利的实现了。最后一个版本是我想推荐给大家的，如果大家想少走弯路的话呢，建议大家直接来尝试一下 open core 的 中文版， 中文版的网址呢，我也会放到上面。经过这两天的一个折腾，确实也是走了很多的弯路，想给大家两点经验。第一点是先安装 open code 再 去安装 openclore， 因为 openclore 的 在你安装 openclore 的 过程中，如果遇到任何的问题， openclore 它可以直接操纵你的电脑，它可以自主地解决掉几乎是所有的问题吧。 第二点就是请大家认准 openclore 的 中文版的一个官网，然后进入官网之后点击 github 来进行操作就可以了。当然了，这里有一个问题就在于 openclore 的 中文版这个官网， 嗯，是国内网络，可以直接访问，没问题。但是那个 github， 呃，点击完之后呢？确实是。嗯，需要那个啥 才能进入的。呃，这一点可能对于有些个朋友可能是个小小的门槛啊。以上就是我这几天晚上折腾 open core 的 一点心得， 希望对想尝试 open core 这款软件的朋友呢有一定的指引吧？说的不是很细，因为我不是专业的。 如果大家有什么安装或者说调试方面的问题呢，其实是可以交流的。呃，大家可以通过私信或者说，嗯，还是直接电话联系我也都可以。

openclip 安装方式有很多，这是官网提供的，下面我和大家介绍下我在 windows 下安装的方法。下载 d， 点下载 node 安装 node， 选择 altpath， 其他都下一步 验证 node 安装成功。 key 安装，所有都默认即可验证安装成功。清空救援加配置阿里云镜像安装 openclip 报错，如果大家有不一样的报错，可以用 ai 查询解决。 修改 d 连接方式又报错，尝试过在线安装，不行改手动安装这个工具，安装桌面开发即可，安装完成重新跑。 oppo pro 安装命令初步配置，这里是用键盘交互的修改配置的， 我基本没修改。 oppo pro 需要用到大模型，大家可以选择自己合适的模型。因为是测试，所以选择 kimi 的 免费版，但是有使用限制。新建 app， 取个名字，选择默认项目，这里要先复制再点确定，不然要重新新建 k。 如果使用 kimi， 一定要把自己的账号认证，个人认证免费。 把刚刚生成的 t 配置在这，可以重新跑。配置出场命令，重新进入这个页面，上下键选中拼命，然后回车启动 open， 可打开控制台，启动会把地址打印，但是会报错。打开配置文件，启动路径，复制 git 下的 tok 粘贴，在这里刷新连接就正常了。可以对话聊天了和做一些简单的操作。如果要做更多丰富的事情，需要安装一些 skills， 如果大家有兴趣，后面可以做一些例子， 需要我的脚本可以进群找我，有问题随时留言。

阿里云 openclaw 部署保姆教程，手把手教你快速部署，一键拥有超级 ai 助理。 第一步，前往阿里云 openclaw 部署专题页面，点击一键购买并部署。 第二步，购买阿里云轻量应用服务器配置，选择两核二 g 及以上配置镜像，选择应用镜像中的 open cloud 镜像地狱默认美国弗吉尼亚，根据需求选择购买时长，提交订单并完成支付。 第三步，前往阿里云百炼大模型控制台，找到秘钥管理，点击创建 a p i t。 第四步，前往清亮应用服务器控制台，找到安装好 openclaw 的 实力进入应用详情放行一八七八九端口配置百炼 a p i t 执行命令生成访问 openclaw 的 token。 以上就是阿里云 openclaw 部署教程，建议收藏本视频，快速拥有专属 ai 助理。