OpenClaw 配置文件

📁 示例配置文件：config.yaml

project:
  name: "openclaw_project"
  workspace: "./workspace"  # 工作目录
  log_level: "INFO"  # 日志级别：DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
# 模型配置
model:
  name: "claw_model"  # 使用的模型名称
  checkpoint_path: "./models/checkpoint.pth"  # 模型权重路径
  device: "cuda"  # 设备：cuda 或 cpu
  fp16: true  # 是否使用半精度推理
# 数据配置
data:
  input_dir: "./data/input"  # 输入数据目录
  output_dir: "./data/output"  # 输出结果目录
  batch_size: 8
  num_workers: 4  # 数据加载线程数
# 训练配置（如果涉及训练）
training:
  epochs: 50
  learning_rate: 1e-4
  save_interval: 5  # 每隔多少轮保存一次模型
# API 配置（如果提供 API 服务）
api:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
  workers: 2
# 其他参数
misc:
  seed: 42  # 随机种子
  debug: false  # 调试模式

🔧 环境变量配置（可选）

可以通过环境变量覆盖配置，例如创建 .env 文件：

# .env 文件示例
OPENCLAW_MODEL_PATH=/path/to/model
OPENCLAW_DEVICE=cuda
OPENCLAW_LOG_LEVEL=INFO

⚙️ 如何使用配置文件

1. 将配置文件保存为 config.yaml 或 config.json。

2. 在代码中加载配置：

   import yaml
   with open("config.yaml", "r") as f:
       config = yaml.safe_load(f)

3. 通过命令行传递配置（示例）：

   python main.py --config config.yaml

📌 注意事项

1. 路径问题：确保配置中的文件路径存在且权限正确。
2. 设备兼容性：如果使用 device: "cuda"，请确认已安装 GPU 版本的 PyTorch。
3. 版本匹配：OpenClaw 的配置可能随版本更新变化,请参考对应版本的官方文档。

如果需要更具体的配置帮助,请提供以下信息：

• OpenClaw 版本（如 v1.0.0）
• 使用场景（如训练、推理或 API 部署）
• 已有配置片段或错误信息

我会根据你的使用场景提供进一步优化建议！ 🛠️

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