Exécuter OpenClaw avec un LLM local sur macOS – Guide pour 16 à 24 Go de RAM
Un nouveau guide explique comment configurer OpenClaw avec un LLM local sur macOS, en particulier pour les machines dotées de 16 à 24 Go de RAM. L'auteur a testé une version quantifiée de Qwen 3.5 configurée pour OpenClaw, et inclut une compétence de test pour vérifier le bon fonctionnement.
Présentation de la configuration
- Modèle : Qwen 3.5 (quantifié) – choisi pour s'adapter à 16–24 Go de RAM tout en offrant des capacités de raisonnement décentes.
- Plateforme : macOS (testé sur Mac Mini avec 16–24 Go).
- Étape clé : Configurer OpenClaw pour utiliser le point d'accès du modèle local (généralement via Ollama ou llama.cpp). Le guide fournit des modifications spécifiques du fichier de configuration.
Compétence de test
Pour valider la configuration, l'auteur a créé une compétence de test qui appelle le modèle local et renvoie une réponse connue. Si la compétence s'exécute correctement, votre LLM local est entièrement intégré à OpenClaw.
Pourquoi un LLM local ?
Exécuter un LLM localement évite les coûts d'API et la latence, garde le code et les invites sur l'appareil, et fonctionne hors ligne. Pour les utilisateurs d'OpenClaw avec des Mac Apple Silicon, les modèles quantifiés comme Qwen 3.5 sont un compromis pratique entre précision et mémoire.
Prochaines étapes
Si la compétence de test échoue, vérifiez que votre serveur de modèle (Ollama) est en cours d'exécution et que la configuration OpenClaw pointe vers la bonne URL (http://localhost:11434 pour Ollama). Ajustez la taille de la fenêtre de contexte si nécessaire pour respecter la mémoire.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
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