カスタムLLMでOpenClawをフォークする：ローカル限定セットアップガイド

r/openclawの開発者が、OpenClawをフォークして完全にローカルモデルで動作させ、JARVISと名付けた完全カスタムAIゲートウェイを作成した経験を共有しました。プロセス全体は、彼らのOpenClawインスタンスであるSkippyが処理し、qwen3.8-27モデルを使用してフォーク、パッケージの名前変更、設定の更新、状態ディレクトリの管理を自動化しました。数分で完了したことは、個々の開発者にとってAIゲートウェイの構築が現実的になったことを示しています。

重要なポイント

• 完全ローカル推論： このフォークはクラウド依存ゼロで、ローカルモデルのみを使用します。
• 元のインストールに触れずにカスタマイズ： フォーク内のすべてを変更しても、元のOpenClawインストールには影響しません。
• 複数インスタンス： M2 Ultra上で2つのバージョンのOpenClawが並行稼働し、それぞれが独自の状態ディレクトリを持ち、両方ともGPUリソースを必要とします。

フォークの作成方法

プロセスは予想以上に簡単でした。Skippyが重い作業を処理し、以下を含みます：

• パッケージの名前変更
• 設定の更新
• 状態ディレクトリの管理

結果として、元のインストールから独立して動作する完全なスタンドアローンゲートウェイができました。

リソース競合

開発者は、同じマシンで2つのバージョンを同時に実行すると、GPUリソースの競合が発生することに言及しています。両方のインスタンスが同じGPUを奪い合います。動作はしますが、複数のAIシステム間でのリソース割り当ての管理は、探求する価値のある未解決の課題です。

対象読者

もしあなたが、M2 Ultraのような高性能Macとローカルモデルを持っている開発者なら、チームや大規模なインフラなしで独自のAIゲートウェイを構築できます。このアプローチにより、完全な制御とプライバシーが得られます。