OpenClawAI支持GGUF、AWQ及Transformers+bitsandbytes三种量化模型加载方式：一、GGUF需配置llama.cpp后端并指定路径；二、AWQ需安装AutoAWQ并配置config.yaml；三、混合加载需启用load_in_4bit/8bit参数。
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如果您希望在OpenClawAI中加载经过量化的模型，但不确定其支持的格式或具体操作流程，则可能是由于模型格式与加载接口不匹配。以下是针对OpenClawAI加载GGUF和AWQ量化模型的多种可行方法：
一、加载GGUF格式模型
GGUF是llama.cpp推出的统一模型格式，具备元数据嵌入、多架构兼容和内存映射加载优势，OpenClawAI通过集成llama.cpp后端可原生支持该格式。需确保运行环境已编译适配的llama.cpp库，并配置对应API绑定路径。
1、将GGUF模型文件（如model.Q4_K_M.gguf）放置于OpenClawAI指定模型目录，例如models/子路径下。
2、启动OpenClawAI时，在命令行参数中显式指定GGUF模型路径：--model models/model.Q4_K_M.gguf。
3、若使用Python API调用，需通过openclaw.load_model()函数传入GGUF路径，并设置format="gguf"参数。
二、加载AWQ格式模型
AWQ是一种权重级量化方法，依赖特定推理引擎（如AutoAWQ或vLLM）进行解码加速。OpenClawAI通过插件机制支持AWQ模型加载，前提是已安装对应推理后端并完成注册。
1、安装兼容版本的AutoAWQ库：pip install autoawq==0.2.6（需与OpenClawAI内核版本匹配）。
2、确认AWQ模型包含config.json、pytorch_model.bin及quant_config.json三个必需文件，且存放于同一目录。
3、在配置文件config.yaml中设置：quantization: awq，并指定model_path指向该目录。
三、启用Transformers+bitsandbytes混合加载
当GGUF/AWQ原生支持受限时，OpenClawAI允许回退至Hugging Face Transformers框架，结合bitsandbytes实现NF4/INT8权重量化加载，适用于部分未导出为标准量化格式的模型。
1、安装依赖：pip install transformers bitsandbytes。
2、在模型加载参数中启用load_in_4bit=True或load_in_8bit=True，并设置device_map="auto"。
3、确保模型原始HF格式已上传至本地路径，并在调用时将model_name_or_path设为该路径，同时声明trust_remote_code=True。
四、通过自定义加载器注入GGUF/AWQ支持
对于OpenClawAI高级用户，可通过实现ModelLoader抽象类的子类，重写load()与forward()方法，直接对接llama.cpp或AutoAWQ底层接口，绕过默认加载链路限制。
1、编写Python模块custom_loader.py，继承openclaw.base.ModelLoader，并在load()中调用llama_cpp.Llama()或AutoAWQForCausalLM.from_quantized()。
2、将模块路径加入PYTHONPATH，并在启动参数中指定：--loader custom_loader.CustomGGUFLocalLoader。
3、验证加载成功后，模型实例将自动注入OpenClawAI推理管线，无需修改核心调度逻辑。
