Forking OpenClaw与自定义LLM：本地独占设置指南

Разработчик на r/openclaw поделился опытом форка OpenClaw для полностью локальной работы, в результате чего получился полностью настраиваемый ИИ-шлюз по имени JARVIS. Весь процесс был выполнен их экземпляром OpenClaw, Skippy, который использовал модель qwen3.8-27 для автоматизации форка, переименования пакетов, обновления конфигов и управления каталогами состояния. То, что заняло минуты, а не часы, показывает, что создание собственного ИИ-шлюза теперь доступно отдельным разработчикам.

Основные выводы

• Полностью локальный вывод: Форк работает с нулевой зависимостью от облака, используя только локальные модели.
• Кастомизация без изменения оригинала: Вы можете изменить всё в форке, не затрагивая первоначальную установку OpenClaw.
• Несколько экземпляров: Две версии OpenClaw теперь работают бок о бок на M2 Ultra, каждая со своими каталогами состояния, обе требуют ресурсов GPU.

Как был сделан форк

Процесс оказался проще, чем ожидалось. Skippy выполнял основную работу, включая:

• Переименование пакетов
• Обновление конфигов
• Управление каталогами состояния

В результате получился полностью автономный шлюз, который работает независимо от оригинальной установки.

Конфликты ресурсов

Разработчик отмечает, что запуск двух версий одновременно на одной машине приводит к конкуренции за ресурсы GPU — оба экземпляра борются за один и тот же GPU. Хотя это работает, управление распределением ресурсов между несколькими ИИ-системами остается открытой проблемой, которую стоит изучить.

Для кого это

Если вы разработчик с приличным Mac (например, M2 Ultra) и локальными моделями, вы можете создать свой собственный ИИ-шлюз без команды и огромной инфраструктуры. Такой подход дает вам полный контроль и конфиденциальность.