Exécution d'OpenClaw avec un LLM local sur un VPS Contabo : Qwen 3:4B se bloque, solutions de contournement
Un utilisateur sur r/openclaw teste OpenClaw avec un LLM local sur un VPS Contabo pour réduire les coûts de tokens. Sa configuration : 6 cœurs CPU, 12 Go de RAM, 200 Go SSD, pas de GPU, Ubuntu. Il a installé Ollama et utilisé Codex pour faire fonctionner le heartbeat avec un petit modèle, mais Qwen 3:4B continue de planter après une erreur de compactage. Voici ce qu'il a découvert.
Contraintes matérielles
Le VPS n'a pas de GPU, donc la taille du modèle est limitée. La machine Contabo de l'utilisateur : 6 vCPU, 12 Go de RAM, 200 Go NVMe. C'est suffisant pour les petits modèles Ollama, mais Qwen 3:4B (4B paramètres) est à la limite—surtout pendant l'inférence où la mémoire augmente.
Problèmes avec Qwen 3:4B
- Première erreur : erreur de compactage—probablement due à la pression mémoire ou à des problèmes de système de fichiers.
- Après avoir résolu cela, le modèle plante—pas de sortie, pas de crash.
- Codex (l'agent de codage IA) a dit que Qwen devrait fonctionner sur le serveur, mais c'est instable en pratique.
L'utilisateur a abandonné et est revenu à Grok comme LLM par défaut car il a une bonne offre dessus—mais il veut une option locale fiable.
Ce qui fonctionne
Le petit modèle Ollama (probablement tinyllama ou phi3:mini) fonctionne bien et gère le heartbeat sans appels API externes. L'utilisateur suggère d'utiliser un modèle local pour le raisonnement de base et de réserver les LLM cloud comme Grok ou Claude pour les tâches complexes.
Conseils pratiques
- Commencez avec un modèle plus petit :
llama3.2:1bouphi3:mini(3.8B) peuvent mieux fonctionner que Qwen 3:4B avec 12 Go de RAM. - Surveillez la mémoire avec
htopoufree -m—si le swap est utilisé, les performances chutent. - Définissez
OLLAMA_NUM_PARALLEL=1pour réduire l'utilisation de la mémoire. - Envisagez d'ajouter un fichier swap si vous n'en avez pas :
fallocate -l 4G /swapfile && chmod 600 /swapfile && mkswap /swapfile && swapon /swapfile.
Ce fil rappelle que les LLM locaux sur des VPS bas de gamme sont possibles mais nécessitent une sélection minutieuse du modèle. Si vous n'êtes pas programmeur (comme l'auteur original, un spécialiste en prêts immobiliers), la courbe d'apprentissage est raide, mais la communauté est prête à aider.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
👀 See Also

Designer crée une plateforme full-stack avec Claude CLI : leçons tirées d'un parcours sans formation formelle en codage
Un designer avec de l'expérience WordPress a utilisé Claude CLI pour construire une plateforme de gestion de revue médicale gérant plus de 500 inscriptions à des événements, plus de 3 500 utilisateurs dans des zones restreintes et plus de 100 cours d'e-learning. Les leçons clés incluent l'utilisation d'instances d'IA séparées pour le débogage et le contrôle de version de tout sur GitHub.

Utilisation d'OpenClaw sur Raspberry Pi comme laboratoire matériel d'IA pour la gestion des appareils
Un développeur exécute OpenClaw sur un Raspberry Pi dédié pour gérer des périphériques matériels via Discord, en prenant en charge le flashage du micrologiciel, le dépannage et les opérations système via des sous-agents avec des garde-fous comme des sauvegardes et des chemins de retour arrière.

Pipeline de l'Agent OpenClaw Utilisée pour Écrire et Publier Trois Romans d'IA en une Semaine
Un développeur a utilisé OpenClaw pour créer un flux de travail à quatre agents qui a écrit, édité et publié trois romans complets sur Amazon KDP en sept jours. Le pipeline comprenait des agents spécialisés pour l'écriture, l'édition, le marketing et l'orchestration.

Utiliser OpenClaw comme système de surveillance financière et de gestion documentaire
Un utilisateur a configuré OpenClaw avec un accès API en lecture seule à sa banque pour surveiller les transactions, générer des rapports, suivre les flux de trésorerie et gérer le suivi des abonnements. La configuration inclut également la collecte automatisée de factures via WhatsApp et l'organisation des documents dans Google Drive et Excel.