永久免费的OpenClaw Token，用最快的方式部署一个本地大模型

龙虾🦞OpenClaw，消耗Tokens的速度快到一眨眼钱包就空了，如何永久有效的使用免费tokens ？

我们用最快的方式在自己的电脑上部署大模型。

分两步：

第一步：部署Ollama

第二步：部署Open WebUI

• 做完第一步，可以运行大模型。
• 做完第二步，可以拥有像ChatGPT、DeepSeek类似的网站（还可以分享给别人使用），增强体验。

第一步：部署Ollama

1、下载

打开Ollama官网“https://ollama.com/”，下载

2、启动

双击启动，之后在任务栏上有个图标，跟下图是一样的

3、使用

运行命令

ollama run deepseek-r1:1.5b

• ollama会自动下载模型并运行。
• deepseek-r1:1.5b的意思是：DeepSeek的R1版本的模型，数据量1.5B（补充：实际1.8B）

纯CPU运行，也不会占用很多内存，约2～3GB（详情见：“其他” – “负载”）

第二步：部署Open WebUI

1、安装

pip install open-webui

2、运行

open-webui serve

3、使用

用浏览器打开“http://localhost:8080” （ 或者 “http://127.0.0.1:8080”）

这是使用界面（左上角选模型，做完第一步，你可以选“deepseek-r1:1.5b”）

现在你可以开始聊天。

其他

1、说明

deepseek-r1:1.5b这个模型的特点是：需要电脑配置很低、速度很快、会犯飘，很适合：协助处理文本。

• 不能做复杂的推理，比如：“证明地球为什么是圆的”、“证明地球为什么不能是方的”。

举例 1：协助处理文本。让它做总结。

举例 2：让它整理成你需要的样式。

意外的为了画柄图它能写出代码，可惜代码执行器还没配好——报错了

于是我用了“代码解释器”这个能力，读下来没什么问题，要看执行之后的效果，加到“接下来的研究”中。

2、负载

纯CPU运行，以下是CPU的占用率

也不会占用很多内存，约2～3GB，看下图

3、处理报错

• 先检查版本（python对应pip、python3对应pip3）

python3 -- version
python -- version
pip3 -- version
pip -- version

• pip执行出错，升级python到3.11。（以下命令安装 Python 时，也会安装 pip。）

pyenv install 3.11

注意：有人安装时注册的命令是“python3”和“pip3”

4、哪个模型好用

目前测试了7个大模型：

• deepseek-r1:1.5b
• deepseek-r1:7b
• deepseek-r1:8b
• deepseek-r1:14b
• deepseek-r1:32b
• gemma3:4b
• llama3.2:3.2b

体验最好的是“llama3.2-3.2B-Q4”

接下来研究什么

要在电脑上部署大模型，需要解决的问题有3个：

1. 是否可行
2. 怎么做
3. 拓展功能

本次解决了第2个问题 —— 怎么做。

接下来要解决 “3、拓展功能”

如何加速模型推理 —— 利用电脑上的显卡资源

如何把文件转换为知识库 —— 供模型调阅

如何微调模型 —— 让它不再飘

配置Open WebUI的代码执行器 —— 让AI写的代码能直接运行