星图平台快速搭建 Clawdbot：私有化本地 Qwen3-VL:30B 并接入飞书平台（上篇）

星图平台快速搭建 Clawdbot：私有化本地 Qwen3-VL:30B 并接入飞书平台（上篇）

本项目通过 CSDN 星图 AI 云平台，零基础教你私有化部署最强多模态大模型 Qwen3-VL:30B，并通过 Clawdbot 搭建起一个既能“看图”又能“聊天”的飞书智能办公助手。

实验说明：本文所有的部署及测试环境均由 CSDN 星图 AI 云平台提供。我们使用官方预装的 Qwen3-VL-30B 镜像作为基础环境进行二次开发。

项目镜像地址: 星图 AI-星图平台上篇镜像

部署流程下篇: 星图平台快速搭建 Clawdbot：私有化本地 Qwen3-VL:30B 并接入飞书平台（下篇）

硬件环境概览

一、 基础镜像选配与连通性测试

1.1 社区镜像选配

为了获得顶级的多模态交互体验，我们选择目前最强的 VL-30B 模型进行服务部署。

• 快速定位：若镜像列表较长，建议直接通过搜索框输入关键字 Qwen3-vl:30b 快速锁定目标镜像。

1.2 镜像部署

Qwen3-VL-30B 属于高参数量的多模态大模型，对算力资源要求较高。官方推荐配置为 48G 显存。在星图平台创建实例时，直接按照默认推荐的配置框选择启动即可。

1.3 镜像可用性测试

实例开机后，返回个人控制台。点击 Ollama 控制台 快捷方式，即可直接进入预装好的 Ollama 多模态 Web 交互页面。

Ollama 交互页面测试

在 Web 界面进行初步对话，确保模型推理功能正常。

本地 API 调用测试

由于星图云会为每个算力 Pod 提供公网 URL，我们可以直接在本地通过 Python 调用 API 接口。

注意：请将 base_url 替换为您服务器实际对应的公网 URL（格式如下所示）。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
# 将 gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-11434 切换成您实际部署的服务器地址
base_url="https://gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-11434.web.gpu.csdn.net/v1",
api_key="ollama"
)
try:
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl:30b",
messages=[{"role": "user", "content": "你好，你是谁？"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
except Exception as e:
print(f"连接失败，请检查端口是否开放: {e}")

二、 Clawdbot 的安装与初始化

2.1 安装 Clawdbot

星图云环境已预装最新的 Node.js 并配置了镜像加速。我们推荐通过官方 npm 方式快速全局安装 Clawdbot：

npm i -g clawdbot

2.2 启动并完成初始配置

执行以下命令开启向导模式。对于大多数进阶配置，我们先选择跳过，后续直接在 Web 控制面板中修改。

clawdbot onboard

2.3 启动网关并访问控制页面

Clawdbot 默认管理端口为 18789。

clawdbot gateway

访问地址示例：

# 原链接（8888 端口）：https://gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-8888.web.gpu.csdn.net/
# Clawdbot 控制台链接（更换为 18789 端口）：
https://gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-18789.web.gpu.csdn.net/

三、 网络调优与安全配置

3.1 解决 Web 页面空白问题

故障原因：Clawdbot 默认监听 127.0.0.1，导致外部公网请求无法响应。我们需要修改配置实现全局监听，并配置可信代理。

• 修改前的监听状态：

修改配置文件：

vim ~/.clawdbot/clawdbot.json

核心配置项修改：

"gateway": {
"mode": "local",
"bind": "lan",
"port": 18789,
"auth": {
"mode": "token",
"token": "csdn"
},
"trustedProxies": ["0.0.0.0/0"],
"controlUi": {
"enabled": true,
"allowInsecureAuth": true
}
}

• 修改后的监听状态：

3.2 配置控制面板访问凭证

刷新页面后，若系统提示缺失 Token，请前往 Overview 页面填写刚才在 .json 文件中设置的 csdn。

四、 核心集成：接入星图云私有化 Qwen3-VL:30B

确认本地 Ollama 服务工作正常后，我们需要将 Clawdbot 的默认模型指向我们部署的 30B 大模型。

4.1 修改 Clawdbot 模型供应配置

编辑 ~/.clawdbot/clawdbot.json，在 models.providers 中添加 my-ollama 供应源，并更新 agents 默认模型为 qwen3-vl:30b。

关键配置片段：

"models": {
"providers": {
"my-ollama": {
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"apiKey": "ollama",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen3-vl:30b",
"name": "Local Qwen3 30B",
"contextWindow": 32000
}
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "my-ollama/qwen3-vl:30b"
}
}
}

4.2 完整配置文件参考

您可以直接复制以下 JSON 内容覆盖本地 ~/.clawdbot/clawdbot.json（请根据实际需要微调路径）：

点击展开完整 JSON
{
"meta": {
"lastTouchedVersion": "2026.1.24-3",
"lastTouchedAt": "2026-01-29T09:43:42.012Z"
},
"wizard": {
"lastRunAt": "2026-01-29T09:43:41.997Z",
"lastRunVersion": "2026.1.24-3",
"lastRunCommand": "onboard",
"lastRunMode": "local"
},
"auth": {
"profiles": {
"qwen-portal:default": {
"provider": "qwen-portal",
"mode": "oauth"
}
}
},
"models": {
"providers": {
"my-ollama": {
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"apiKey": "ollama",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen3-vl:30b",
"name": "Local Qwen3 32B",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 32000,
"maxTokens": 4096
}
]
},
"qwen-portal": {
"baseUrl": "https://portal.qwen.ai/v1",
"apiKey": "qwen-oauth",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "coder-model",
"name": "Qwen Coder",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 128000,
"maxTokens": 8192
},
{
"id": "vision-model",
"name": "Qwen Vision",
"reasoning": false,
"input": [
"text",
"image"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 128000,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "my-ollama/qwen3-vl:30b"
},
"models": {
"my-ollama/qwen3-vl:30b": {
"alias": "qwen"
},
"qwen-portal/coder-model": {
"alias": "qwen"
},
"qwen-portal/vision-model": {}
},
"workspace": "/root/clawd",
"compaction": {
"mode": "safeguard"
},
"maxConcurrent": 4,
"subagents": {
"maxConcurrent": 8
}
}
},
"messages": {
"ackReactionScope": "group-mentions"
},
"commands": {
"native": "auto",
"nativeSkills": "auto"
},
"gateway": {
"port": 18789,
"mode": "local",
"bind": "lan",
"controlUi": {
"enabled": true,
"allowInsecureAuth": true
},
"auth": {
"mode": "token",
"token": "csdn"
},
"trustedProxies": [
"0.0.0.0/0"
],
"tailscale": {
"mode": "off",
"resetOnExit": false
}
},
"skills": {
"install": {
"nodeManager": "npm"
}
},
"plugins": {
"entries": {
"qwen-portal-auth": {
"enabled": true
}
}
},
"hooks": {
"internal": {
"enabled": true,
"entries": {
"session-memory": {
"enabled": true
}
}
}
}
}

4.3 最终对话测试

重启 Clawdbot 服务，并开启一个新终端执行 watch nvidia-smi 监控显卡状态。

在控制面板的 Chat 页面发送消息，观察 GPU 显存的变化，确认 Qwen3-VL:30B 正在为您服务！

总结

至此，我们已经成功在 星图平台 完成了 Qwen3-VL:30B 的私有化部署，并将其接入了 Clawdbot 的管理网关。

在接下来的下篇教程中，我们将重点讲解：

敬请期待，感谢您愿意花费宝贵的时间进行的阅读尝试，谢谢！