llama.cpp-Provider

llama-cpp ist das offizielle externe Provider-Plugin für lokale GGUF- Textinferenz und Embeddings innerhalb des Prozesses. Es registriert den Text-Provider llama-cpp, den Embedding-Provider local und ist für die native Laufzeit node-llama-cpp verantwortlich. Installieren Sie es, bevor Sie lokale Inferenz oder lokale Speicher-Embeddings verwenden:

openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider

Das npm-Hauptpaket openclaw enthält node-llama-cpp nicht. Da die native Abhängigkeit in diesem Plugin verbleibt, wird verhindert, dass normale npm-Aktualisierungen von OpenClaw eine manuell installierte Laufzeit im Paketverzeichnis von OpenClaw löschen.

Lokale Textinferenz

Wählen Sie während des interaktiven Onboardings Lokales Modell (llama.cpp). OpenClaw fragt vor dem Herunterladen des Standardmodells nach: hf:bartowski/Qwen_Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF/Qwen_Qwen3-4B-Instruct-2507-Q4_K_M.gguf Die Datei Qwen3 4B Instruct 2507 Q4_K_M ist etwa 2.5 GB groß. Planen Sie ungefähr 3 GB RAM für die Modellgewichte sowie zusätzlichen Speicher für den Kontext und die OpenClaw-Laufzeit ein. Der Standardkontext wird automatisch mit einer Obergrenze von 8,192 Token dimensioniert, damit die Verwendung auf Rechnern mit 8 GB praktikabel bleibt. Konfigurieren Sie einen größeren Kontext nur, wenn der Rechner über ausreichend Arbeitsspeicher verfügt. Die Erkennungsprüfung beim Onboarding ist schreibgeschützt. llama.cpp wird nur dann automatisch angeboten, wenn die standardmäßige oder konfigurierte GGUF-Datei bereits im Modell-Cache vorhanden ist; während der Erkennung werden niemals Dateien heruntergeladen. Ollama und LM Studio bleiben separate Optionen für lokale Dienste und behalten ihre eigenen Erkennungsabläufe. Wenn Sie llama.cpp manuell auswählen, werden Sie zum Herunterladen des Standardmodells aufgefordert. Der Provider verwendet die im GGUF-Modell eingebettete Chatvorlage und den nativen Funktionsaufruf von node-llama-cpp. Text wird Token für Token gestreamt. Tool-Aufrufe werden zur Ausführung an OpenClaw zurückgegeben, anstatt innerhalb von node-llama-cpp ausgeführt zu werden.

Ein anderes GGUF-Modell verwenden

Fügen Sie models.providers.llama-cpp ein Modell hinzu. Geben Sie in params.modelPath einen lokalen Pfad oder den vollständigen hf:-Datei-URI an:

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      "llama-cpp": {
        baseUrl: "local://llama-cpp",
        api: "openai-completions",
        params: {
          modelCacheDir: "~/.node-llama-cpp/models",
        },
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "My local GGUF",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 8192,
            maxTokens: 2048,
            params: {
              modelPath: "~/Models/my-model.Q4_K_M.gguf",
              contextSize: 8192,
            },
            compat: { supportsTools: true },
          },
        ],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "llama-cpp/my-local-model" },
    },
  },
}

Bei der Inferenz wird ein fehlendes Modell niemals implizit heruntergeladen. Laden Sie für einen benutzerdefinierten hf:-URI zuerst die GGUF-Datei in modelCacheDir herunter. Die Erkennung verwendet den eigenen schreibgeschützten Cache-Resolver von node-llama-cpp, einschließlich der Benennung von Repository, Branch und aufgeteilten Dateien.

Konfiguration der Speicher-Embeddings

Setzen Sie memory.search.provider auf local:

{
  memory: {
    search: {
      provider: "local",
      local: {
        modelPath: "hf:ggml-org/embeddinggemma-300m-qat-q8_0-GGUF/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf",
      },
    },
  },
}

local.modelPath verwendet standardmäßig den oben gezeigten hf:-URI (embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf). Verweisen Sie auf einen anderen hf:-URI oder eine lokale .gguf-Datei, um ein anderes Modell zu verwenden. local.modelCacheDir überschreibt den Speicherort für den Cache heruntergeladener Modelle (Standard: ~/.node-llama-cpp/models), und local.contextSize akzeptiert eine Ganzzahl oder "auto". Wenn local.contextSize numerisch ist, übergibt der Provider diese Anforderung außerdem an die automatische Platzierung der GPU-Schichten von node-llama-cpp. Dadurch kann node-llama-cpp das Modell und den Embedding-Kontext gemeinsam unterbringen und gleichzeitig seine Prüfungen zur Speichersicherheit beibehalten. Mit "auto" behält node-llama-cpp seine normale automatische Platzierung bei.

Native Laufzeit

Verwenden Sie Node 24, um die reibungsloseste native Installation zu erzielen. Quellcode-Checkouts mit pnpm müssen die native Abhängigkeit möglicherweise genehmigen und neu erstellen:

pnpm approve-builds
pnpm rebuild node-llama-cpp

Diagnose der Speicherlaufzeit

Führen Sie openclaw memory status --deep aus, nachdem der Provider geladen wurde, um das ausgewählte Backend und den Build, Gerätenamen, auf die GPU ausgelagerte Schichten, die angeforderte Kontextgröße sowie die zuletzt erfasste Momentaufnahme des VRAM oder vereinheitlichten Speichers zu prüfen. Die VRAM- Werte enthalten einen Beobachtungszeitstempel, da passive Statusabfragen das Modell nicht neu laden und das Gerät nicht abfragen. Dieselben zuletzt bekannten Informationen können in openclaw doctor erscheinen, wenn der laufende Gateway den lokalen Provider bereits verwendet hat. Ein normaler Status- oder Doctor-Befehl lädt nicht eigens ein Modell, nur um Diagnosedaten zu erfassen.

Fehlerbehebung

Wenn node-llama-cpp fehlt oder nicht geladen werden kann, meldet OpenClaw den Fehler mit:

Installieren Sie das Plugin: openclaw plugins install @openclaw/llama-cpp-provider.
Verwenden Sie Node 24 für native Installationen/Aktualisierungen.
Aus einem pnpm-Quellcode-Checkout: pnpm approve-builds, anschließend pnpm rebuild node-llama-cpp.

Verwenden Sie stattdessen den Provider Ollama oder LM Studio für lokale Inferenz ohne eine prozessinterne native Abhängigkeit. Setzen Sie für unkompliziertere lokale Embeddings memory.search.provider stattdessen auf einen Remote-Embedding-Provider wie lmstudio, ollama, openai oder voyage.

Overview

Plugins

Plugin guides

Building plugins

Skills

Automation

Tools

Agent coordination

llama.cpp-Provider

Lokale Textinferenz

Ein anderes GGUF-Modell verwenden

Konfiguration der Speicher-Embeddings

Native Laufzeit

Diagnose der Speicherlaufzeit

Fehlerbehebung

​Lokale Textinferenz

​Ein anderes GGUF-Modell verwenden

​Konfiguration der Speicher-Embeddings

​Native Laufzeit

​Diagnose der Speicherlaufzeit

​Fehlerbehebung

Lokale Textinferenz

Ein anderes GGUF-Modell verwenden

Konfiguration der Speicher-Embeddings

Native Laufzeit

Diagnose der Speicherlaufzeit

Fehlerbehebung