openclaw本地模型服务启动失败的根本原因是模型路径错误、显存不足、gpu驱动不兼容或配置文件格式异常；需逐层验证模型文件完整性、cuda驱动版本（≥535.104.05）、docker-compose资源配置及环境变量model_path绝对路径，并通过docker compose logs分析关键错误。
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OpenClaw本地模型服务启动失败时，常见表现为容器反复重启、日志报错“model not found”或“CUDA out of memory”，根本原因通常是模型路径错误、显存不足、GPU驱动不兼容或配置文件格式异常。必须逐层验证依赖链，不能跳过任一环节。
确认模型文件已正确放置
进入 OpenClaw 项目根目录下的 models/ 子目录，检查是否存在模型文件夹（如 Qwen2.5-7B-Instruct），且该文件夹内含 config.json、pytorch_model.bin 或 model.safetensors 等核心文件。
若使用 Hugging Face 模型 ID 下载，请用 huggingface-hub 工具离线下载后解压，不要直接复制 git clone 的仓库目录——它不含二进制权重文件。
模型路径中禁止出现中文、空格或特殊符号，否则 OpenClaw 启动时无法解析路径，直接崩溃退出。
验证 GPU 驱动与 CUDA 版本兼容性
执行 nvidia-smi 查看驱动版本，并运行 nvcc --version 获取 CUDA 编译器版本。
OpenClaw 官方镜像要求驱动 ≥ 535.104.05，CUDA Toolkit ≥ 12.1；若驱动过旧，必须升级驱动后再重启 Docker 服务，否则容器内 CUDA 初始化失败，日志仅显示“failed to initialize CUDA”而无更多线索。
这一步跳过会导致后续所有调试徒劳无功——容器根本加载不了 GPU 上下文。
检查 docker-compose.yml 中的资源配置
打开 docker-compose.yml，定位到 openclaw-api 服务块，确认以下三项设置：
① runtime: nvidia 已启用；
② deploy.resources.limits.memory 不低于 8g（即使显存充足，内存不足也会触发 OOM Killer 杀死进程）；
③ environment 下的 MODEL_PATH 值与实际模型所在路径完全一致，且使用绝对路径（如 /app/models/Qwen2.5-7B-Instruct），相对路径会被忽略。
修改后必须执行 docker compose down && docker compose up -d 重建容器，仅 docker compose restart 不会重载环境变量。
捕获并分析实时启动日志
方法一：查看最近一次启动的完整日志流
docker compose logs -f openclaw-api
方法二：提取最后一次崩溃前 50 行关键错误
docker compose logs openclaw-api | tail -n 50 | grep -E "(ERROR|OSError|ValueError|CUDA|No module)"
注意：若日志中出现 “ImportError: cannot import name 'AutoModelForCausalLM' from 'transformers'，说明容器内 transformers 版本与模型不匹配——需修改 requirements.txt 锁定为 transformers==4.41.2 并重建镜像。
