需通过OpenAI兼容接口桥接LLaMA-Factory微调模型与OpenClawAI，方法包括：一、vLLM服务暴露标准API；二、GPUStack图形化部署；三、自定义CLI Backend脚本直连。
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如果您已使用 LLaMA-Factory 对 Llama3 或其他兼容模型完成微调，并希望将产出的 Hugging Face 格式模型权重接入 OpenClawAI 进行推理与 Agent 调用，则需通过 OpenAI 兼容接口层进行桥接。以下是实现该目标的多种可行方法：
一、通过 vLLM + OpenAI 兼容 API 接入 LLaMA-Factory 微调模型
该方法利用 vLLM 作为高性能推理后端，加载 LLaMA-Factory 输出的 HF 格式模型（如 output/llama3.1-lora-merged），暴露标准 OpenAI `/v1/chat/completions` 接口，OpenClaw 以 Provider 方式直连调用。
1、确认微调模型已合并 LoRA 权重并导出为完整 HF 格式目录，路径形如 /path/to/llama3.1-custom-merged，且包含 config.json、pytorch_model.bin（或 model.safetensors）及 tokenizer* 文件。
2、启动 vLLM 服务，指定模型路径与端口：vllm serve --model /path/to/llama3.1-custom-merged --host 0.0.0.0 --port 8080 --tensor-parallel-size 1（GPU 数量适配后调整 --tensor-parallel-size）。
3、验证接口可用性：执行 curl http://localhost:8080/v1/models，确认返回中包含模型 ID（默认为目录名）。
4、在 OpenClaw Dashboard 的 Config → Models → Providers 中新增 Provider，填写：
Provider 名称：vllm-local
Base URL：http://localhost:8080/v1
API Key：任意非空字符串（如 dummy）
Models 列表中添加条目，id 字段必须与 vLLM 返回的模型 ID 完全一致，contextWindow 设为不低于模型实际支持的上下文长度（如 8192）。
二、通过 GPUStack 管理 LLaMA-Factory 模型并对接 OpenClaw
GPUStack 提供图形化模型部署界面，支持直接上传 Hugging Face 格式模型包并一键启动 OpenAI 兼容服务，适合无需命令行操作的用户，且内置健康检查与自动重启机制。
1、访问 GPUStack Web 控制台（如 http://your-gpustack-ip:3000），登录后进入 Models → Add Model。
2、选择 “Upload from local” 模式，上传 LLaMA-Factory 导出的完整模型文件夹压缩包（ZIP 格式），确保根目录含 config.json 和权重文件。
此技能为 OpenClaw 安装并配置 Tablestore Mem0 插件。Tablestore Mem0使用阿里云表格存储作为向量存储后端。
3、填写模型名称（如 llama3.1-finetuned-customer-support），启用 “OpenAI-compatible API”，保存后等待状态变为 Running。
4、复制该模型详情页显示的 API Endpoint（形如 http://your-gpustack-ip:15827/v1-openai）与 Model ID。
5、在 OpenClaw CLI 执行：openclaw models add --provider gpustack --base-url http://your-gpustack-ip:15827/v1-openai --api-key dummy --model-id llama3.1-finetuned-customer-support。
三、通过自定义 CLI Backend 直接调用推理脚本
该方法绕过任何中间服务，由 OpenClaw 启动一个独立进程执行本地 Python 脚本，脚本负责加载微调模型（使用 transformers + accelerate）、接收 stdin 输入、输出 JSON 格式响应，适用于严格隔离环境或需动态加载多版本模型的场景。
1、编写推理脚本 llama3-finetune-infer.py，使用 AutoTokenizer.from_pretrained() 与 AutoModelForCausalLM.from_pretrained() 加载本地微调路径，调用 model.generate() 并按 OpenClaw CLI Backend 协议输出 JSON（含 choices[0].message.content 字段）。
2、赋予脚本可执行权限：chmod +x llama3-finetune-infer.py。
3、在 OpenClaw 配置中注册 CLI Backend：openclaw models add --provider cli --command "./llama3-finetune-infer.py" --model-id llama3.1-cli-finetuned。
4、确保脚本运行时能访问 CUDA 设备（如设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0）且 Python 环境已安装 transformers、torch、accelerate。
