可借助docker一键部署openclaw：先安装并启动docker，再拉取官方镜像，配置挂载目录与config.yaml，最后通过docker run或docker-compose启动容器，支持cpu标准模式与gpu加速模式。
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如果您希望快速在本地或服务器上运行OpenClaw，但缺乏手动配置环境的经验，则可借助Docker实现一键容器化部署。以下是完成OpenClaw Docker部署的完整实操流程：
一、确认系统前提条件
Docker引擎是运行OpenClaw容器的基础依赖，必须确保宿主机已安装并正常运行Docker服务，且具备足够内存与磁盘空间支持容器启动。
1、执行 docker --version 验证Docker是否已安装。
2、执行 sudo systemctl is-active docker 检查Docker服务是否处于active状态。
3、若未安装，根据操作系统执行对应命令：Ubuntu/Debian系统运行 sudo apt update && sudo apt install docker.io -y；CentOS/RHEL系统运行 sudo yum install docker -y。
4、启动并启用Docker服务：sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker。
二、拉取OpenClaw官方镜像
OpenClaw项目通常提供预构建的Docker镜像，直接从Docker Hub获取可避免源码编译耗时，确保环境一致性。
1、执行 docker pull openclaw/openclaw:latest 下载最新稳定版镜像。
2、如需指定版本（例如v2.3.1），运行 docker pull openclaw/openclaw:v2.3.1。
3、执行 docker images | grep openclaw 确认镜像已成功下载至本地仓库。
三、准备配置与数据卷目录
为保障容器重启后配置不丢失、日志可持久化、模型权重可挂载，需提前创建宿主机目录结构并赋予Docker访问权限。
1、创建统一工作目录：mkdir -p ~/openclaw/{config,models,logs,data}。
2、将示例配置文件复制到config目录：curl -o ~/openclaw/config/config.yaml https://raw.githubusercontent.com/openclaw/main/config.example.yaml。
3、修改config.yaml中 storage.root_path 为 /app/data，以匹配容器内路径。
4、执行 sudo chown -R $USER:$USER ~/openclaw 避免权限拒绝错误。
四、运行OpenClaw容器（标准模式）
使用docker run命令启动单实例容器，映射必要端口、挂载配置与数据目录，适合开发测试场景。
1、执行以下完整命令启动容器：docker run -d --name openclaw -p 8080:8080 -v ~/openclaw/config:/app/config -v ~/openclaw/models:/app/models -v ~/openclaw/logs:/app/logs -v ~/openclaw/data:/app/data --restart unless-stopped openclaw/openclaw:latest。
2、等待约15秒后，执行 docker logs openclaw | tail -n 20 查看初始化日志。
3、在浏览器中访问 http://localhost:8080，验证Web界面是否响应。
五、运行OpenClaw容器（带GPU加速模式）
当宿主机配备NVIDIA GPU且已安装nvidia-container-toolkit时，可通过启用GPU支持提升推理性能。
1、确认nvidia-docker2已就绪：nvidia-smi 和 docker info | grep -i runtime 应显示nvidia作为可用运行时。
2、拉取支持CUDA的镜像变体：docker pull openclaw/openclaw:cuda-12.1。
3、运行容器并显式声明GPU资源：docker run -d --name openclaw-gpu --gpus all -p 8081:8080 -v ~/openclaw/config:/app/config -v ~/openclaw/models:/app/models -v ~/openclaw/logs:/app/logs -v ~/openclaw/data:/app/data openclaw/openclaw:cuda-12.1。
4、进入容器验证GPU可见性：docker exec -it openclaw-gpu nvidia-smi -L 应列出本地GPU设备。
六、使用Docker Compose批量管理
对于需协同运行多个服务（如OpenClaw主服务+Redis缓存+PostgreSQL元数据库）的生产级部署，推荐使用docker-compose.yml统一编排。
1、创建 ~/openclaw/docker-compose.yml 文件，内容包含services、volumes、networks定义。
2、在该文件中定义openclaw服务块，设置image、ports、volumes、environment，并添加depends_on指向redis和db服务。
3、执行 docker-compose up -d 启动全部服务。
4、执行 docker-compose ps 查看各容器运行状态，确保openclaw列显示Up。
