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Ubuntu离线部署AI服务：Ollama与Qwen3.5实践

歆格·2026-08-21·阅读 22 GEO检测（免费）
OllamaQwen3.5Ubuntu部署
|难度：普通|阅读约 12 分钟

1. 项目概述

最近在本地Ubuntu服务器上成功部署了一套完整的AI服务环境，核心组件包括Ollama、Qwen3.5:2b大模型和OpenClaw平台。这个方案最大的优势是完全离线运行，不需要依赖任何外部API服务，特别适合对数据隐私有严格要求的企业内部使用场景。

整套系统搭建完成后，可以通过Web界面直接与本地大模型交互，还能通过飞书机器人接入企业IM系统。实测下来，Qwen3.5:2b这个7B参数的模型在16G内存的Ubuntu虚拟机上运行流畅，响应速度在3-5秒左右，完全能满足日常问答、文档处理等基础AI需求。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 环境准备与组件解析

2.1 硬件配置建议

根据实测经验，建议部署环境满足以下配置：

  • CPU：4核以上（AMD EPYC 7B12实测单次推理耗时4.2秒）
  • 内存：16GB起步（Qwen3.5:2b模型加载后内存占用约9GB）
  • 存储：至少50GB可用空间（模型文件约4.8GB）
  • 显卡：非必须，但如果有NVIDIA显卡（如RTX 3060 12GB）可显著提升推理速度

提示：虚拟机部署时建议预留swap空间，我设置了8GB swap分区防止内存不足崩溃。

2.2 核心组件说明

Ollama：相当于本地版的模型托管平台，支持一键拉取和运行各种开源大模型。它的优势在于：

  • 自动处理模型依赖关系
  • 提供REST API接口（默认端口11434）
  • 支持模型版本管理

Qwen3.5:2b：阿里云开源的轻量级大模型，特点是：

  • 参数量2B，适合本地部署
  • 中文理解能力强
  • 支持8k上下文长度

OpenClaw：开源的AI服务网关，主要功能：

  • 提供Web管理界面
  • 统一API接入层
  • 多平台对接能力（飞书、钉钉等）

3. 详细部署步骤

3.1 Ollama安装与配置

3.1.1 基础安装

bash复制# 官方一键安装脚本
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 验证安装
ollama --version
# 预期输出：ollama version 0.1.xx

安装完成后会自动创建ollama用户和systemd服务，可以通过以下命令管理：

bash复制# 服务状态检查
sudo systemctl status ollama

# 开机自启设置
sudo systemctl enable ollama

3.1.2 模型拉取与运行

bash复制# 拉取Qwen3.5:2b模型（约4.8GB）
ollama pull qwen3.5:2b

# 运行模型交互测试
ollama run qwen3.5:2b

模型运行后，会进入交互式命令行界面，可以输入"你好"等简单指令测试。退出交互模式按Ctrl+D。

3.1.3 服务化运行

生产环境建议以后台服务方式运行：

bash复制# 创建持续运行的模型实例
nohup ollama run qwen3.5:2b > /var/log/ollama.log 2>&1 &

# 查看运行日志
tail -f /var/log/ollama.log

3.2 Node.js环境配置

OpenClaw需要Node.js 22+环境，推荐通过nvm管理：

bash复制# 安装nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.4/install.sh | bash

# 加载nvm
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"

# 安装Node.js 24
nvm install 24

# 验证安装
node -v  # 应输出 v24.x.x
npm -v   # 应输出 11.x.x

3.3 OpenClaw安装与配置

3.3.1 基础安装

bash复制# Linux安装
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# 初始化配置
openclaw onboard --install-daemon

安装完成后需要重点配置模型接入：

bash复制openclaw config

配置流程中的关键选项：

  1. 选择 local 部署模式
  2. Provider选择 Custom Provider
  3. API地址填写 http://127.0.0.1:11434/v1 （必须带/v1后缀）
  4. API Key留空直接回车
  5. 兼容性选择 OpenAI-compatible
  6. Model ID填写 qwen3.5:2b

3.3.2 服务启动

bash复制# 启动网关服务
openclaw gateway start

# 启动Web界面
openclaw dashboard

默认会监听18789端口，由于安全限制需要SSH端口转发访问：

bash复制# 本地终端执行（将192.168.1.44替换为服务器IP）
ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@192.168.1.44

浏览器访问 http://localhost:18789 即可进入Web界面。

4. 飞书集成配置

4.1 飞书应用创建

  1. 登录飞书开放平台
  2. 创建"企业自建应用"
  3. 记录App ID和App Secret

4.2 权限配置

需要批量导入以下权限配置（在应用权限管理页面）：

json复制{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "im:message",
      "im:chat",
      "im:chat:read",
      "im:chat:create",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly"
    ]
  }
}

4.3 OpenClaw侧配置

bash复制openclaw config set channels.feishu.enabled true
openclaw config set channels.feishu.appId [你的AppID]
openclaw config set channels.feishu.appSecret [你的AppSecret]

4.4 白名单设置

遇到权限问题时，可以临时关闭白名单限制：

bash复制openclaw config set security.dmPolicy pass
openclaw gateway restart

5. 常见问题排查

5.1 模型加载失败

现象：Ollama报错"unexpected EOF"
解决方案：

bash复制# 删除缓存重新拉取
ollama rm qwen3.5:2b
ollama pull qwen3.5:2b

5.2 API连接超时

现象：OpenClaw无法连接Ollama
检查步骤：

  1. 确认Ollama服务状态
    bash复制curl http://127.0.0.1:11434
  2. 检查防火墙
    bash复制sudo ufw allow 11434/tcp

5.3 飞书消息未回复

排查方法：

  1. 检查OpenClaw日志
    bash复制journalctl -u openclaw -f
  2. 验证飞书事件订阅
    bash复制openclaw pairing list

6. 性能优化建议

  1. 量化模型：使用GGUF量化版本减少内存占用

    bash复制ollama pull qwen3.5:2b-gguf

  2. 启用GPU加速（如有NVIDIA显卡）：

    bash复制# 安装CUDA工具包
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
# 重启Ollama
sudo systemctl restart ollama

  3. 调整Ollama参数：

    bash复制# 修改服务配置文件
sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service
# 在ExecStart行添加：
--numa --num_threads 4

这套本地AI方案部署完成后，我们团队已经将其用于内部文档查询、代码辅助编写等场景。特别是在敏感数据处理的场景下，完全离线的特性解决了数据外泄的顾虑。后续计划尝试接入更多本地模型，打造企业专属的知识库系统。

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