Verhindern, dass OpenClaw mehrere lokale LLM-Instanzen auf LM Studio erzeugt

OpenClaw kann bei Verwendung von LM Studio versehentlich mehrere Instanzen Ihres lokalen LLM starten, was zu Ressourcenerschöpfung und Timeouts führt – insbesondere auf speicherbeschränkten Maschinen wie dem 16GB Mac Mini M1. Ein Benutzer auf r/openclaw schildert genau dieses Problem und bittet um eine Lösung.

Das Problem

• Standardmodell: Qwen 3.5 9b läuft in LM Studio.
• Nach dem Senden einer Anfrage startet OpenClaw eine zusätzliche Instanz desselben Modells.
• Während die erste Anfrage noch verarbeitet wird, wird eine weitere Instanz gestartet.
• Schließlich kommt es zu einem Timeout und einer Schutzmaßnahmen-Warnung, dass die Ressourcen erschöpft sind.

Warum das passiert

OpenClaw scheint jede eingehende Anfrage als separate Aufgabe zu behandeln und das Modell erneut zu laden, anstatt die bestehende Sitzung wiederzuverwenden. Dies ist häufig der Fall, wenn lokale Modellserver nicht für Auftragswarteschlangen oder gleichzeitige Anforderungsverarbeitung konfiguriert sind.

Was der Benutzer möchte

Der Benutzer sagt ausdrücklich: „Ich habe nur einen 16GB Mac Mini M1, daher hätte ich lieber nur eine Instanz laufen und weitere Anfragen bei Bedarf in die Warteschlange stellen.“ Er fragt nach einer Möglichkeit, zu verhindern, dass OpenClaw neue Modellinstanzen erstellt und stattdessen zusätzliche Anfragen in die Warteschlange stellt.

Mögliche Ansätze (aus allgemeinem Wissen)

Der ursprüngliche Beitrag enthält keine bestätigte Lösung, aber übliche Ansätze sind:

• Überprüfen Sie die Server-Einstellungen von LM Studio auf max. gleichzeitige Anfragen oder Modellladeverhalten.
• Setzen Sie das Parallelitätslimit von OpenClaw auf 1 über die Konfiguration (concurrency: 1 in openclaw.config oder Umgebungsvariable).
• Stellen Sie sicher, dass LM Studio so eingestellt ist, dass das Modell geladen bleibt und bei Inaktivität nicht entladen wird.
• Überprüfen Sie, ob es in den Einstellungen von OpenClaw Optionen für Anfrage-Warteschlangen gibt.

Zum Zeitpunkt der Quelle wartet der Benutzer auf Beiträge aus der Community. Wenn Sie dieses Problem haben, überprüfen Sie Ihre OpenClaw-Konfiguration auf parallelitätsbezogene Schlüssel und die Serveroptionen von LM Studio.