下载 OpenClaw 项目
cd openclaw # 或下载 ZIP # 访问项目页面,点击 "Code" → "Download ZIP"
保存训练好的模型
如果您已经训练了 OpenClaw 模型:

import torch
import pickle
# 保存 PyTorch 模型
torch.save(model.state_dict(), 'openclaw_model.pth')
# 保存整个模型
torch.save(model, 'openclaw_model_full.pth')
# 保存为 ONNX 格式(可选)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "openclaw.onnx")
# 保存训练数据
with open('training_data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(training_history, f)
保存配置和参数
创建配置文件保存设置:
# config.yaml model: name: "openclaw_v1" input_size: 128 output_size: 6 hidden_layers: [256, 128, 64] training: learning_rate: 0.001 batch_size: 32 epochs: 100
本地备份建议
项目结构:
openclaw_project/
├── models/ # 保存的模型文件
├── data/ # 训练/测试数据
├── configs/ # 配置文件
├── scripts/ # 运行脚本
├── logs/ # 训练日志
└── README.md # 项目说明
备份脚本示例(Python):
import shutil
import os
from datetime import datetime
def backup_project(source_dir, backup_dir):
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
backup_path = os.path.join(backup_dir, f"openclaw_backup_{timestamp}")
shutil.copytree(source_dir, backup_path)
print(f"Backup created at: {backup_path}")
# 使用
backup_project("./openclaw", "./backups")
使用版本控制
# 初始化 Git 仓库 git init git add . git commit -m "Initial OpenClaw project" # 推送到远程仓库(GitHub/GitLab) git remote add origin <your-repo-url> git push -u origin main
云存储选项
- Google Drive/Dropbox:同步项目文件夹
- Git LFS:大文件版本控制
- Hugging Face Hub:保存和分享模型
from huggingface_hub import HfApi api = HfApi() api.upload_folder( folder_path="./models", repo_id="your-username/openclaw-model" )
压缩存档
# Linux/Mac tar -czvf openclaw_backup.tar.gz openclaw_project/ # Windows (PowerShell) Compress-Archive -Path .\openclaw_project\ -DestinationPath openclaw_backup.zip
注意事项:
- 敏感数据:不要上传 API 密钥或敏感配置
- 文件大小:大模型文件考虑使用 Git LFS
- 依赖管理:保存
requirements.txt或environment.yml - 文档:创建详细的 README 说明使用和加载方法
需要更具体的帮助吗?请告诉我:
- 您使用的是哪个 OpenClaw 项目/仓库?
- 想要保存什么类型的内容(代码、模型、数据)?
- 希望如何访问这些保存的文件?
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