Виртуальные серверы Выделенные серверы Хранение данных О нас

Инструкции

Clawdbot с Docker и Ollama: гайд по селф-хостингу AI-стека

Деплой Clawdbot (OpenClaw) с Docker и Ollama на VPS: локальные LLM без API-счетов, SSL через Nginx, продакшн-конфиг. Полное руководство.

Команда is*hosting 4 июн 2026 5 мин

Clawdbot с Docker и Ollama: гайд по селф-хостингу AI-стека

Содержание

Clawdbot в связке с Docker и Ollama — это селф-хостинг AI-агент, который крутит локальные языковые модели на вашем VPS без единого запроса к OpenAI API. OpenClaw отвечает за логику агента, Docker изолирует окружение, Ollama запускает инференс локально.

Зачем Docker + Ollama для Clawdbot?

Что дает Docker

Зафиксированные зависимости, воспроизводимое поведение, перезапуск за две секунды. У OpenClaw в 2026 году была advisory по command injection (GHSA-mc68-q9jw-2h3v) — пиньте версии, не используйте latest.

Что дает Ollama

Ollama запускает LLaMA, Mistral, Qwen и Phi локально. Предоставляет нативный эндпоинт /api/chat (нужен для tool calling) и OpenAI-совместимый /v1. Используйте /api/chat.

Clawdbot + OpenAI API vs Clawdbot + Ollama

Селф-хостинг меняет помегабайтные API-счета на фиксированную стоимость железа. Данные остаются на вашем сервере — это важно при работе под GDPR или HIPAA. Компромисс: локальные модели — это не GPT-4, но qwen2.5-coder:32b или gpt-oss:20b справляются с большинством агентных циклов.

Требования к серверу

Что нужно для запуска Clawdbot с Docker и Ollama:

Память: минимум 16 ГБ RAM для 8B-моделей
ОС: Ubuntu 22.04 LTS или Debian 12
Софт: Docker Engine 24+ и Docker Compose v2
Диск: 80 ГБ свободного места
Сеть: доменное имя для SSL
Процессор: CPU с поддержкой AVX2 (cat /proc/cpuinfo | grep -m1 avx2)
GPU (опционально): на CPU-машине с 4–6 ядрами и 16 ГБ RAM 8B-модель в Q4 выдает 2–6 токенов/сек. GPU-карта дает примерно 10–20× прирост, но конкретные цифры зависят от карты.

OpenClaw требует контекстное окно 64k, что примерно удваивает потребление памяти по сравнению с дефолтным 4k.

Конфигурации: минимум, рекомендуемая, тяжелая нагрузка

Уровень	vCPU	RAM	Диск	Вместимость моделей	*VPS от ishosting**
Минимум	4	16 ГБ	80 ГБ SSD	7B Q4, короткий контекст	Elite VPS
Рекомендуемая	6	24-32 ГБ	120 ГБ NVMe	8B-14B Q4 при 64k контексте	Exclusive VPS
Тяжелая (CPU)	8	64 ГБ	200 ГБ NVMe	32B Q4 или 70B Q4 с offload	Exclusive VPS + апгрейд RAM и диска
GPU	8 vCPU + 24 ГБ VRAM	32 ГБ	200 ГБ NVMe	14B-32B на полной скорости	is*hosting GPU сервер
Тяжелая GPU	8 vCPU + 48 ГБ VRAM	64 ГБ	400 ГБ NVMe	70B Q4 (~40 ГБ VRAM на веса)	GPU сервер (top tier)

70B Q4 требует ~40 ГБ VRAM только на веса. 16 ГБ карта — OOM.

VPS in 5-15 minutes

Выделенные ресурсы и изоляция KVM для глобальных экспериментов.

Выбрать VPS

Шаг 1. Установка Docker и контейнера Clawdbot

Установка Docker на Ubuntu 22.04

Не используйте apt install docker.io — берите из официального репозитория:

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

docker-compose.yml: базовый конфиг

OpenClaw игнорирует переменную LLM_PROVIDER. Конфиг живет в ~/.openclaw/openclaw.json.

services:
  clawdbot:
    image: openclaw/openclaw:0.17
    container_name: clawdbot
    restart: unless-stopped
    environment:
      OLLAMA_API_KEY: "ollama-local"
    volumes:
      - ./data:/home/openclaw/.openclaw
      - ./openclaw.json:/home/openclaw/.openclaw/openclaw.json:ro
      - ./logs:/home/openclaw/.openclaw/logs
    ports:
      - "127.0.0.1:8080:8080"

Создайте openclaw.json

{
  "agents": {
    "defaults": { "model": { "primary": "ollama/llama3.1:8b" } }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://ollama:11434",
        "apiKey": "ollama-local",
        "api": "ollama",
        "models": [
          {
            "id": "llama3.1:8b",
            "name": "LLaMA 3.1 8B",
            "contextWindow": 65536,
            "maxTokens": 8192,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Две ошибки, которые убивают сетап сразу:

Биндинг на 0.0.0.0. ports: - "8080:8080" выставляет порт агента наружу и обходит UFW через Docker iptables. Всегда биндите на 127.0.0.1:8080:8080.
Отсутствие restart policy. Без restart: unless-stopped упавшие контейнеры лежат, пока вы не заметите.

Шаг 2. Установка Ollama и выбор модели

Примечание: этот systemd-способ описывает установку Ollama на хост. Если вы сразу идете к полному docker-compose.yml из шага 4, пропустите этот шаг — там Ollama работает как контейнер.

Установка Ollama как systemd-сервиса

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl edit ollama

Добавьте переменные окружения:

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=2"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m"

Перезапустите и скачайте модель:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
ollama pull llama3.1:8b

LLaMA 3.1 vs Mistral vs Qwen2.5: что влезет в RAM?

OpenClaw требует модели с поддержкой tool calling. Проверьте совместимость перед тем, как ставить:

ollama show qwen2.5-coder:7b --modelfile | grep -i tool

Модель	Размер файла (Q4)	RAM при 64k контексте	Примечания
Mistral 7B	4.1 ГБ	~10 ГБ	Слабый tool calling
LLaMA 3.1 8B	4.7 ГБ	~12 ГБ	Стабильный tool calling
Qwen2.5-Coder 7B	4.4 ГБ	~11 ГБ	Выбор OpenClaw для кодинга
gpt-oss 20B	12 ГБ	~20 ГБ	Рекомендуемый дефолт OpenClaw

Шаг 3. Подключение Clawdbot к Ollama

Детали конфигурации

Используйте "api": "ollama". Нативный эндпоинт /api/chat поддерживает tools и streaming; /v1 — нет. Не добавляйте /v1 в baseUrl. Явно укажите contextWindow: 65536.

Docker-сеть: host vs bridge

localhost внутри контейнера в bridge-сети указывает на сам контейнер, а не на хост. http://localhost:11434 не сработает.

Решение: запустите Ollama как контейнер в той же Compose-сети и подключайтесь через http://ollama:11434.

Шаг 4. Продакшн-хардинг

SSL через Nginx + Certbot

Nginx не стартует без сертификатов; Certbot'у нужен открытый порт 80. Поэтому сначала поднимаем HTTP-конфиг, потом переключаемся на SSL.

Создайте nginx/conf.d/clawdbot.conf:

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;

    location /.well-known/acme-challenge/ {
        root /var/www/certbot;
    }

    location / {
        proxy_pass http://clawdbot:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        proxy_buffering off;
        proxy_read_timeout 300s;
    }
}

Запустите Nginx, затем получите сертификат:

sudo apt install -y certbot
sudo mkdir -p /var/www/certbot
sudo certbot certonly --webroot -w /var/www/certbot -d your-domain.com --agree-tos -m [email protected] --non-interactive

Примечание: /var/www/certbot на хосте монтируется в контейнер Nginx через volume из docker-compose.yml. Сначала запускаете Nginx с HTTP-конфигом, получаете сертификат, потом переключаетесь на SSL-конфиг и перезагружаете.

Замените конфиг на SSL-версию:

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;
    location /.well-known/acme-challenge/ { root /var/www/certbot; }
    location / { return 301 https://$host$request_uri; }
}

server {
    listen 443 ssl http2;
    server_name your-domain.com;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/your-domain.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/your-domain.com/privkey.pem;
    ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;

    location / {
        proxy_pass http://clawdbot:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        proxy_buffering off;
        proxy_read_timeout 300s;
    }
}

Перезагрузите Nginx:

docker compose exec nginx nginx -s reload

Авторизация, бэкапы и файрвол

Auth: добавьте Nginx basic auth или IP allowlist.
Бэкапы: tar на директории ./data, openclaw.json и nginx/conf.d. Храните копию вне сервера.
Лимиты памяти: задайте в Compose, чтобы избежать OOM-киллов.
Файрвол: Docker-mapped порты обходят UFW. Держите Ollama только во внутренней Compose-сети — не выставляйте порт 11434 наружу.

Полный docker-compose.yml для продакшна

services:
  clawdbot:
    image: openclaw/openclaw:0.17
    container_name: clawdbot
    restart: unless-stopped
    environment:
      OLLAMA_API_KEY: "ollama-local"
    volumes:
      - ./data:/home/openclaw/.openclaw
      - ./openclaw.json:/home/openclaw/.openclaw/openclaw.json:ro
      - ./logs:/home/openclaw/.openclaw/logs
    depends_on:
      ollama:
        condition: service_healthy
      ollama-bootstrap:
        condition: service_completed_successfully
    networks:
      - agentnet
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 2g

  ollama:
    image: ollama/ollama:0.5.4
    container_name: ollama
    restart: unless-stopped
    environment:
      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "30m"
      OLLAMA_NUM_PARALLEL: "2"
    volumes:
      - ollama_models:/root/.ollama
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "ollama list >/dev/null 2>&1 || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 12
      start_period: 60s
    networks:
      - agentnet
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 14g

  ollama-bootstrap:
    image: ollama/ollama:0.5.4
    depends_on:
      ollama:
        condition: service_healthy
    entrypoint: ["/bin/sh", "-c"]
    command: ["OLLAMA_HOST=http://ollama:11434 ollama pull llama3.1:8b"]
    networks:
      - agentnet
    restart: "no"

  nginx:
    image: nginx:1.27-alpine
    container_name: nginx
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - ./nginx/conf.d:/etc/nginx/conf.d:ro
      - /etc/letsencrypt:/etc/letsencrypt:ro
      - /var/www/certbot:/var/www/certbot:ro
    depends_on:
      - clawdbot
    networks:
      - agentnet

networks:
  agentnet:
    driver: bridge

volumes:
  ollama_models:

Запуск и проверка

docker compose up -d
docker compose exec clawdbot wget -qO- http://ollama:11434/api/tags
ss -ltnp | grep -E '8080|11434|80|443'

Итого

Арендуете VPS с 16–32 ГБ RAM, ставите Docker, поднимаете Ollama и OpenClaw в общей Compose-сети, проксируете через Nginx с HTTPS. Используете нативный /api/chat, контекстное окно — 64k или выше.

Рекомендуемая конфигурация соответствует тарифу VPS Exclusive от is*hosting: достаточно RAM для 8B–14B модели при полном 64k-контексте. Для моделей 32B+ — Exclusive с апгрейдом RAM или GPU-сервер.

Выделенный сервер с GPU

Мощность для ML, рендеринга и тяжелых расчетов.

От $91.67/месяц