Qwen3-VL:30B飞书群聊接入准备：Clawdbot控制台Chat页面+GPU显存实时监控

Qwen3-VL:30B飞书群聊接入准备：Clawdbot控制台Chat页面+GPU显存实时监控

1. 为什么需要一个“能看图又能聊天”的本地办公助手

你有没有遇到过这样的场景：
团队在飞书群里发了一张产品截图，问“这个按钮文案要不要改？”；
销售同事甩来一张手写报价单照片，急着要转成Excel表格；
设计组发了三版海报初稿，大家在群里七嘴八舌讨论“哪一版更适合年轻人”……

这时候，如果群里有个不抢话、不摸鱼、24小时在线、还能真正“看懂图+理解话”的智能助手，是不是省心很多？

本篇不是讲理论，也不是堆参数，而是带你从零开始，在星图AI云平台上，用一台预装好的GPU服务器，把Qwen3-VL:30B这个当前最强的开源多模态大模型，变成你飞书群里的专属办公搭档。整个过程不需要编译源码、不用配环境变量、不碰Dockerfile——所有底层算力和基础镜像，星图平台已经替你准备好。

我们聚焦三件事：
快速拉起一个真实可用的Qwen3-VL:30B服务（不是demo，是能处理高清图+长文本的真家伙）
把Clawdbot这个轻量但功能完整的Bot网关跑起来，并让它连上你的本地大模型
在Clawdbot的Web控制台里，亲眼看到每一次提问时GPU显存的实时跳动——这才是“我在用大模型”的实感

不绕弯子，现在就开始。

2. 星图平台一键部署Qwen3-VL:30B：选对镜像，启动即用

2.1 直接锁定官方预装镜像

Qwen3-VL:30B不是普通模型。它同时支持图像理解、图文推理、跨模态生成，参数量大、上下文窗口宽（32K）、对显存要求高。自己从头搭？光是CUDA版本、FlashAttention编译、vLLM或Ollama适配就能卡住半天。

星图AI云平台的优势就在这里：它直接提供了开箱即用的Qwen3-VL-30B镜像，内含：

• 预编译好的Ollama服务（已适配Qwen3-VL:30B）
• 完整CUDA 12.4 + cuDNN + NVIDIA驱动（550.90.07）
• 自动挂载的40GB数据盘（存图片/缓存/日志不愁空间）
• 公网可访问的HTTPS端口（免Nginx反代、免域名备案）

操作路径非常简单：
登录星图AI控制台 → 进入「镜像市场」→ 在搜索框输入Qwen3-vl:30b→ 点击「立即部署」

小提醒：别被名字里的“30B”吓到。虽然参数量大，但星图给的默认配置（48GB显存A100/A800级别GPU）完全够用。你点下“创建实例”，3分钟内就能看到终端里滚动出模型加载日志。

2.2 验证服务是否真的跑起来了

实例启动后，别急着敲命令。先点控制台里的「Ollama 控制台」快捷入口——这是星图为你预置的Web交互页，地址类似：
https://gpu-podxxxx-11434.web.gpu.csdn.net/

打开后，你会看到一个极简界面：左侧输入框、右侧回复区。试试这句：

“这张图里有什么？请用一句话描述，并判断图中人物是否在开会。”

（你可以上传任意一张带人物的办公场景图）

如果返回结果准确、语句通顺、没有卡顿，说明：
✔ 模型已加载完成
✔ 图像编码器工作正常
✔ 文本解码器响应及时
✔ 整个Ollama服务链路畅通

这一步验证，比任何nvidia-smi截图都实在。

2.3 本地调用API：用Python确认“我能控制它”

Web界面只是演示。真正集成进Clawdbot，靠的是API。星图为每个实例分配了独立公网URL（格式如https://gpu-podxxxx-11434.web.gpu.csdn.net/v1），你本地电脑就能直连。

下面这段Python代码，就是你和Qwen3-VL:30B的第一次“握手”：

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-11434.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="ollama" ) response = client.chat.completions.create( model="qwen3-vl:30b", messages=[ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这是什么动物？"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/cat.jpg"}} ] } ] ) print(response.choices[0].message.content)

注意两点：

• base_url一定要换成你自己的实例地址（控制台里有明确提示）
• api_key固定填"ollama"，这是星图Ollama服务的默认密钥

运行成功，打印出“这是一只橘猫，正趴在窗台上晒太阳”——恭喜，你的私有大模型，已经准备好接受Clawdbot的调度了。

3. Clawdbot安装与控制台初始化：轻量网关，重在可控

3.1 一行命令装好Clawdbot

Clawdbot不是另一个大模型，而是一个智能Bot的“操作系统”。它不负责推理，但负责：
🔹 接收飞书/企微/钉钉等平台的事件（消息、图片、文件）
🔹 调用你指定的大模型API（比如刚配好的Qwen3-VL:30B）
🔹 把模型输出组织成自然语言，再发回群聊
🔹 提供Web控制台，让你随时看日志、调参数、切模型

它足够轻：Node.js写成，内存占用不到200MB；也足够强：支持插件、会话记忆、多模型路由。

在星图实例的终端里，执行这一行：

npm i -g clawdbot

几秒后，输入clawdbot --version，看到类似2026.1.24-3的输出，就说明安装成功。

3.2 向导模式快速起步，跳过复杂配置

接下来运行：

clawdbot onboard

你会进入一个交互式向导。全程按回车即可，所有“高级选项”都选Skip。为什么？
因为我们要的不是“完美配置”，而是“最快看到效果”。Clawdbot的设计哲学是：先跑通，再调优。所有关键设置（模型地址、认证Token、监听端口）都可以在后续Web控制台里图形化修改，比记命令行参数直观十倍。

向导结束后，你会得到两个重要信息：

• 默认管理端口：18789
• 默认工作目录：/root/clawd

记住第一个——它就是你接下来要访问的控制台地址。

3.3 启动网关，打开属于你的Bot控制台

执行：

clawdbot gateway

然后打开浏览器，访问：
https://gpu-pod697b0f1855ba5839425df6ea-18789.web.gpu.csdn.net/

如果页面空白或报错“Connection refused”，别慌——这不是Clawdbot坏了，而是它默认只监听本地回环（127.0.0.1），拒绝外部访问。这是安全设计，我们马上修复。

4. 网络与安全配置：让控制台真正“可访问、可信任”

4.1 修改监听地址：从“只给自己看”到“欢迎所有人来”

Clawdbot的配置文件藏在~/.clawdbot/clawdbot.json。用vim打开它：

vim ~/.clawdbot/clawdbot.json

找到gateway节点，把这几项改成这样：

"gateway": { "mode": "local", "bind": "lan", "port": 18789, "auth": { "mode": "token", "token": "csdn" }, "trustedProxies": ["0.0.0.0/0"], "controlUi": { "enabled": true, "allowInsecureAuth": true } }

关键改动解释：

• "bind": "lan"→ 不再只绑127.0.0.1，而是监听本机所有IP（包括星图分配的公网IP）
• "token": "csdn"→ 设置一个简单的访问口令，防止未授权进入控制台
• "trustedProxies": ["0.0.0.0/0"]→ 告诉Clawdbot：“星图的反向代理是可信的，别拦它”

改完保存，重启网关：

clawdbot gateway

再刷新浏览器，这次应该能看到一个清爽的Web界面：左侧导航栏、顶部状态栏、中央是欢迎页。

4.2 输入Token，解锁全部功能

首次访问控制台，页面会弹出一个输入框，提示你输入Token。
输入刚才在JSON里设的"csdn"，点击确认。

你立刻会看到：
左侧菜单展开：Overview、Chat、Agents、Models、Logs…
顶部状态栏显示Status: Running和GPU: Available
Overview页列出当前加载的模型、活跃会话数、最近请求时间

这才是一个真正“活”的Bot控制台该有的样子。

5. 关键集成：把Clawdbot的“大脑”换成Qwen3-VL:30B

5.1 指向本地Ollama服务：让Bot学会“看图说话”

Clawdbot默认不带任何大模型。它像一辆空车，你需要给它装上引擎——也就是告诉它：“我的AI大脑，就在我本机的11434端口上，叫qwen3-vl:30b”。

还是编辑~/.clawdbot/clawdbot.json，在models.providers下添加一个新供应源：

"my-ollama": { "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1", "apiKey": "ollama", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen3-vl:30b", "name": "Local Qwen3 30B", "contextWindow": 32000 } ] }

再找到agents.defaults.model.primary，把它改成：

"primary": "my-ollama/qwen3-vl:30b"

这两步做完，Clawdbot就知道：
🔹 所有用户消息，都该发给http://127.0.0.1:11434/v1
🔹 调用的模型ID是qwen3-vl:30b
🔹 返回结果，就按这个模型的能力来解析（支持图文混合输入）

5.2 重启并验证：在Chat页里，亲眼看见GPU动起来

保存JSON，重启服务：

clawdbot gateway

然后做两件事：
1⃣ 新开一个终端窗口，执行：

watch -n 1 nvidia-smi

你会看到一个实时刷新的GPU监控面板，重点关注Memory-Usage这一栏。

2⃣ 回到浏览器，点开控制台左侧的Chat页面。
在输入框里打：

“你好，介绍一下你自己，顺便看看这张图里有什么？”
（然后上传一张你手机里的照片）

按下回车的瞬间——盯紧你的nvidia-smi窗口：
🔸 显存使用率会从 12% 猛地跳到 38%
🔸 GPU-Util（GPU利用率）会冲到 85% 以上，持续2-3秒
🔸 几秒后，Chat页面弹出完整回复，同时显存回落

这个“跳动”，就是Qwen3-VL:30B正在为你工作的真实心跳。
不是日志里的“INFO: request received”，而是硬件层面的、肉眼可见的响应。

6. 总结：你已经拥有了一个可观察、可控制、可扩展的本地多模态助手

回顾一下，我们完成了什么：
✔没写一行编译命令，就在星图平台上拉起了Qwen3-VL:30B服务，并通过Web和API双重验证
✔没配一个Nginx规则，就让Clawdbot控制台对外可访问，且带基础Token防护
✔没改一行模型代码，就把Clawdbot的推理引擎，无缝切换到你私有的30B多模态大模型
✔在Chat页面一次提问，就同步看到了GPU显存的实时变化——技术不再黑盒，能力清晰可见

这不仅是“部署成功”，更是掌控感的确立：你知道模型在哪、谁在调用、资源怎么消耗、效果如何反馈。

下一步（下篇预告）将更进一步：
🔹 把这个已在本地跑通的Clawdbot，正式注册为飞书机器人，接入真实工作群
🔹 配置消息路由规则：@机器人时才响应、图片自动触发视觉分析、文字提问走纯文本流
🔹 将整个环境打包成自定义镜像，发布到星图AI镜像市场，一键分享给团队成员

真正的智能办公，不该是买SaaS账号、填表单、等排期。它应该是：
你决定用什么模型，你决定它听谁的话，你决定它在哪个群里干活。

而现在，你已经拿到了那把钥匙。

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。