需完成适配层配置、Ollama服务对接与模型参数校准：一、确认Ollama已启动并加载llama2；二、在config.yaml或环境变量中设provider为ollama、endpoint为http://localhost:11434/v1/chat/completions、model为llama2；三、启动后通过日志和响应延迟验证调用成功。
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如果您已安装OpenClaw并希望其调用本地运行的Llama 2模型进行推理，则需完成适配层配置、Ollama服务对接与模型参数校准。以下是实现该目标的具体操作步骤：
一、确认Ollama服务已就绪并加载Llama 2
Ollama是OpenClaw连接本地大模型的桥梁，必须确保其正在监听默认端口且Llama 2模型已成功拉取。若服务未启动或模型缺失，OpenClaw将无法建立有效通信。
1、打开终端（Windows PowerShell 或 Linux/macOS Terminal）
2、执行 ollama serve 启动后台服务（如已自启可跳过）
3、执行 ollama list 查看已安装模型，确认输出中包含 llama2
4、若无llama2，执行 ollama pull llama2 下载官方7B版本
5、执行 curl http://localhost:11434/api/tags 验证API可达性，响应中应含llama2条目
二、配置OpenClaw的LLM适配层指向本地Ollama
OpenClaw通过统一接口调用大模型，需显式指定endpoint地址与model名称，使其绕过云端API，直连本地Ollama的/chat/completions兼容接口。
1、进入OpenClaw项目根目录，定位配置文件 config.yaml 或 claw.config.js
2、找到 llm 配置区块，将 provider 设为 ollama
3、设置 endpoint 为 http://localhost:11434/v1/chat/completions
4、设置 model 为 llama2（必须与ollama list中显示的名称完全一致）
5、保存文件后，重启OpenClaw服务使配置生效
OpenClaw 技能 — 给定一个 GitHub 仓库 URL，自动解析出 owner/repo 名称，发现其中的 YAML/properties 配置文件及其配对的中文字段说明；在 `workspace/{repo}/` 目录下按同步日期（格式为 `YYYY-MM-DD`）创建时间戳子目录；写入 `.openclaw-config-state.json` 状态文件。每次用户提问前，先比对远程仓库当前 ref（如 `main` 或 `master`）的最新提交 SHA 与本地状态文件中记录的 SHA：
三、使用环境变量方式覆盖默认LLM配置
当无法直接修改配置文件（如容器部署、CI/CD环境），可通过标准环境变量注入参数，优先级高于配置文件，适用于快速切换模型场景。
1、在启动OpenClaw前，设置环境变量 OPENCLAW_LLM_PROVIDER=ollama
2、设置 OPENCLAW_LLM_ENDPOINT=http://localhost:11434/v1/chat/completions
3、设置 OPENCLAW_LLM_MODEL=llama2
4、若使用PowerShell（Windows），执行：$env:OPENCLAW_LLM_PROVIDER="ollama" 等同上三步
5、若使用bash/zsh（Linux/macOS），执行：export OPENCLAW_LLM_PROVIDER=ollama 等同上三步
四、验证本地Llama 2是否被正确调用
配置完成后，需通过实际请求确认OpenClaw能稳定接收用户输入、转发至Ollama、解析响应并返回结果，避免因格式不兼容或超时导致静默失败。
1、启动OpenClaw服务（如 npm run start 或 openclaw start）
2、在Web UI或CLI中输入测试指令，例如：“请用一句话解释量子纠缠”
3、观察终端日志，确认出现类似 → Forwarding to Ollama at http://localhost:11434/v1/chat/completions 的转发记录
4、检查响应延迟：本地Llama 2首次响应通常在 800ms–2500ms 区间（取决于CPU性能与上下文长度）
5、若返回错误，重点检查日志中是否含 404 Not Found（endpoint路径错误）或 400 Bad Request（Ollama版本过低不支持/v1/chat/completions）
