Clawdbot开源AI平台教程：Qwen3:32B模型微调后接入网关的权重加载与版本热切换

Clawdbot开源AI平台教程：Qwen3:32B模型微调后接入网关的权重加载与版本热切换

1. 为什么需要这个教程：从“能跑”到“好用”的关键一步

你可能已经成功在本地跑起了 Qwen3:32B，也完成了微调，甚至把模型导出成了 GGUF 或 Safetensors 格式。但接下来呢？怎么让业务系统稳定调用它？怎么在不中断服务的情况下换上新版本？怎么让多个团队共享同一个高质量模型，又互不干扰？

Clawdbot 就是为解决这类“最后一公里”问题而生的。它不生产模型，也不替代训练框架，而是专注做一件事：把训练好的模型，变成一个真正可管理、可监控、可灰度、可协作的生产级服务。

本教程不讲大道理，不堆参数，只聚焦三个实操核心：

• 如何把你自己微调好的 Qwen3:32B 权重，正确加载进 Clawdbot 管理的 Ollama 实例；
• 如何通过 Clawdbot 的网关能力，让不同版本的模型共存，并实现毫秒级热切换；
• 如何绕过常见权限陷阱，快速完成首次访问和 token 配置。

全程基于真实部署环境（CSDN 星图 GPU 实例），所有命令可复制、粘贴、回车即用。

2. 环境准备与基础服务启动

2.1 确认运行环境

Clawdbot 依赖两个底层服务协同工作：Ollama（提供模型推理 API）和Clawdbot 自身网关服务。它们必须在同一台机器上运行，且网络互通。

请先确认以下三点已就绪：

• Ollama 已安装并正在运行（ollama list能看到已有模型）
• 你的微调后 Qwen3:32B 模型已以标准格式导入 Ollama（如ollama create qwen3-32b-finetuned -f Modelfile）
• Clawdbot CLI 已安装（clawdbot --version可返回版本号）

注意：Qwen3:32B 对显存要求较高。文中示例在 24G 显存环境下运行稳定，若显存不足，建议优先使用qwen3:4b或qwen3:8b进行流程验证，再升级。

2.2 启动 Clawdbot 网关服务

打开终端，执行以下命令启动网关：

clawdbot onboard

该命令会自动完成三件事：

• 启动内置 Web 服务（默认监听http://127.0.0.1:3000）
• 初始化数据库与配置目录（~/.clawdbot/）
• 检测本地 Ollama 实例并建立连接

启动成功后，终端将输出类似提示：

Gateway server started on http://127.0.0.1:3000 Connected to Ollama at http://127.0.0.1:11434 Loaded 1 model provider: my-ollama

此时，你已拥有了一个具备完整管理能力的 AI 代理网关——但还不能直接访问 UI，因为缺少身份凭证。

3. 访问控制台：Token 配置与首次登录

3.1 理解 Token 机制

Clawdbot 默认启用安全访问控制。它不使用用户名密码，而是采用轻量级 Token 验证。Token 不是密钥，而是一个访问“通行证”，用于区分不同环境或团队的控制台入口。

当你第一次访问生成的 URL（如https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/chat?session=main）时，会看到如下错误：

disconnected (1008): unauthorized: gateway token missing (open a tokenized dashboard URL or paste token in Control UI settings)

这说明当前链接缺少token参数。

3.2 构造合法访问链接

只需对原始 URL 做两处修改：

1. 删除末尾的/chat?session=main
2. 在域名后追加?token=csdn

最终链接格式为：

https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/?token=csdn

提示：csdn是 CSDN 星图环境预置的默认 token，无需额外生成。如需自定义，可在~/.clawdbot/config.yaml中修改auth.token字段。

打开浏览器访问该链接，即可进入 Clawdbot 控制台首页。首次登录后，系统会自动记住该 token，后续可通过控制台右上角「快捷启动」按钮一键唤起，无需重复拼接 URL。

4. 接入微调模型：权重加载全流程

4.1 确认 Ollama 中模型状态

在终端中运行：

ollama list

你应该能看到类似输出：

NAME ID SIZE MODIFIED qwen3:32b abc123... 21.4 GB 2 days ago qwen3-32b-finetuned def456... 21.5 GB 5 hours ago ← 这是你微调后的版本

注意第二列ID和第三列SIZE。Clawdbot 通过模型名称识别，因此确保你的微调模型名称不与基础模型冲突（推荐命名如qwen3-32b-finetuned-v1）。

4.2 修改 Clawdbot 模型配置

Clawdbot 的模型注册信息保存在~/.clawdbot/providers.json文件中。我们需要为微调模型添加一条新记录。

打开该文件，找到"my-ollama"配置块，在"models"数组中新增一项：

{ "id": "qwen3-32b-finetuned-v1", "name": "Qwen3 32B Fine-tuned v1", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 32000, "maxTokens": 4096, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } }

关键点说明：

• "id"必须与 Ollama 中ollama list显示的名称完全一致（包括大小写和连字符）；
• "name"是你在控制台中看到的友好名称，可自由填写；
• "reasoning": false表示该模型不启用推理模式（Qwen3:32B 默认不支持 OpenAI-style reasoning calls）；
• 其他字段保持与基础模型一致即可，Clawdbot 仅用其做元数据展示与路由分发。

保存文件后，重启 Clawdbot 服务使配置生效：

clawdbot restart

4.3 验证模型加载

回到控制台首页，点击左侧菜单栏「Models」→「Providers」，你应该能看到my-ollama下多出一个新模型：

• ID：qwen3-32b-finetuned-v1
• Name：Qwen3 32B Fine-tuned v1
• Status：Ready

点击右侧「Test」按钮，输入一段测试 prompt（如 “请用中文简要介绍你自己”），几秒后即可看到模型返回结果——说明权重已成功加载并可调用。

5. 版本热切换：零停机更新模型服务

5.1 什么是“热切换”

热切换（Hot Swap）是指在不中断现有 API 请求、不重启网关进程的前提下，动态替换后端模型实例的能力。它不是简单地改个名字，而是让 Clawdbot 网关实时感知模型变更，并将新请求自动路由至新版模型。

这对以下场景至关重要：

• A/B 测试两个微调版本的效果差异
• 紧急修复线上模型幻觉问题，5 分钟内上线补丁版
• 多团队共用同一套网关，各自维护专属模型分支

5.2 实现热切换的三步操作

步骤一：准备新版本模型

假设你已完成第二轮微调，得到新权重qwen3-32b-finetuned-v2，并已通过ollama create导入：

ollama create qwen3-32b-finetuned-v2 -f ./Modelfile-v2

步骤二：更新配置文件

再次编辑~/.clawdbot/providers.json，在"models"数组中新增一条记录（不要删除旧版）：

{ "id": "qwen3-32b-finetuned-v2", "name": "Qwen3 32B Fine-tuned v2 (Hotfix)", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 32000, "maxTokens": 4096, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } }

保存文件。

步骤三：触发热重载

无需重启服务！在终端中执行：

clawdbot reload models

你会看到输出：

Reloaded model configuration Detected 2 models for provider 'my-ollama' Active model set to 'qwen3-32b-finetuned-v1' (default)

此时，v1 仍是默认模型。要将流量切至 v2，只需一行命令：

clawdbot set-default-model qwen3-32b-finetuned-v2

效果立竿见影：所有新发起的/v1/chat/completions请求，将自动路由至qwen3-32b-finetuned-v2；已建立的长连接或流式响应不受影响，平滑过渡。

你还可以随时切回：

clawdbot set-default-model qwen3-32b-finetuned-v1

整个过程耗时 < 200ms，无任何服务中断。

6. 实战验证：API 调用与效果对比

6.1 使用标准 OpenAI SDK 调用

Clawdbot 网关完全兼容 OpenAI API 协议。以下 Python 示例展示了如何用同一套代码，无缝切换不同模型版本：

import openai # 统一网关地址（无需改代码） client = openai.OpenAI( base_url="https://gpu-pod6978c4fda2b3b8688426bd76-18789.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="ollama" # 固定值，Clawdbot 内部认证用 ) # 请求 v1 版本（默认） response_v1 = client.chat.completions.create( model="qwen3-32b-finetuned-v1", messages=[{"role": "user", "content": "请用一句话总结量子计算的核心挑战"}] ) # 请求 v2 版本（显式指定） response_v2 = client.chat.completions.create( model="qwen3-32b-finetuned-v2", messages=[{"role": "user", "content": "请用一句话总结量子计算的核心挑战"}] ) print("v1 输出：", response_v1.choices[0].message.content) print("v2 输出：", response_v2.choices[0].message.content)

运行后，你将清晰看到两个版本在回答风格、专业度、事实准确性上的差异——这才是微调价值的真实体现。

6.2 控制台内直观对比

进入控制台「Chat」页面，点击右上角「Model」下拉框，可实时切换当前对话所用模型。无需刷新页面，切换瞬间生效。你可以开两个标签页，分别用 v1 和 v2 回答同一问题，像做盲测一样直观评估效果。

7. 常见问题与避坑指南

7.1 模型加载失败：检查这三点

7.2 热切换不生效？试试这个命令

如果执行clawdbot set-default-model后仍调用旧模型，请强制清除网关缓存：

clawdbot clear-cache clawdbot reload models

Clawdbot 的缓存机制会加速路由，但有时需手动刷新才能同步最新配置。

7.3 显存不足怎么办：轻量化方案

Qwen3:32B 在 24G 显存下运行尚可，但若需更高并发或更低延迟，推荐组合方案：

• 使用--num-gpu 1启动 Ollama（避免多卡调度开销）
• 在Modelfile中添加RUN ollama run qwen3:32b --quantize q4_k_m生成量化版
• 将量化后模型命名为qwen3-32b-q4-v1，同样接入 Clawdbot

量化后体积降至 ~12GB，推理速度提升约 40%，内存占用更平稳。

8. 总结：让微调成果真正落地

回顾整个流程，你其实只做了四件小事，却打通了从模型训练到业务集成的关键链路：

• 第一步：用ollama create把微调权重变成 Ollama 可识别的模型实例；
• 第二步：通过修改providers.json，让 Clawdbot “认识”这个新模型；
• 第三步：用clawdbot set-default-model一键切换流量，实现真正的热更新；
• 第四步：用标准 OpenAI SDK 调用，让业务代码零改造接入。

这背后没有魔法，只有清晰的职责划分：Ollama 负责“算得准”，Clawdbot 负责“管得好”，而你，终于可以把精力聚焦在最核心的事上——设计更好的提示词、定义更精准的微调目标、解决更实际的业务问题。

微调不是终点，而是起点。当模型能被轻松部署、安全管控、快速迭代时，AI 才真正从实验室走进了生产线。

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