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# Comment exécuter des modèles d'IA locaux avec OpenClaw
Ce guide montrera comment utiliser des LLM ouverts localement avec **OpenClaw en le connectant à Unsloth**. OpenClaw est un **agent IA open source** interface qui se connecte à un modèle pour exécuter des tâches dans tout votre projet. OpenClaw peut fonctionner avec n'importe quel modèle local en se connectant via **l’API compatible OpenAI d’Unsloth**: y compris DeepSeek, Qwen, Gemma, et plus encore.
OpenClaw agit comme le client, tandis qu’Unsloth charge et sert les modèles via une **API locale**. Après la configuration, OpenClaw s’exécutera sur votre modèle local via Unsloth, vous permettant de l’utiliser directement comme un **agent IA.** Dans ce tutoriel, nous utiliserons [Qwen3.6](/docs/fr/modeles/qwen3.6.md).
Connexion à OpenClawDémarrage rapide
{% hint style="info" %}
Dans ce tutoriel, nous utiliserons `unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF` dans Unsloth et y accéder via OpenClaw. Vous préférez un autre modèle ? Remplacez-le par n'importe quel autre modèle en le chargeant dans Unsloth et en mettant à jour la configuration.
{% endhint %}
### Installation d'OpenClaw
{% tabs %}
{% tab title="macOS, Linux, WSL" %}
Installez OpenClaw à l’aide de l’installateur officiel :
`curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash`
Cela configure OpenClaw et vous guide à travers la configuration initiale.
{% endtab %}
{% tab title="Windows (PowerShell)" %}
Installez OpenClaw à l’aide de l’installateur officiel :
`iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex`
Cela configure OpenClaw et vous guide à travers la configuration initiale.
{% endtab %}
{% endtabs %}
### ⚡ Démarrage rapide
Après avoir installé OpenClaw, nous devrons installer Unsloth Studio pour permettre à OpenClaw de servir et d’exécuter l’inférence des modèles locaux.
1. **Installez ou mettez à jour** [**Unsloth Studio**](/docs/fr/nouveau/studio.md)**.** Les versions antérieures n’exposent pas l’API externe. Voir Installation.
2. **Lancez Unsloth.** Notez que le port sur lequel il démarre est généralement `8000` ou `8888`. Vous le verrez dans la sortie du terminal et dans l’URL du navigateur (`http://localhost:PORT`).
3. **Chargez un modèle.** Cliquez sur **Nouveau chat**, choisissez ou recherchez un modèle (GGUF) et attendez la fin du chargement.
4. **Connectez OpenClaw.** Exécutez `unsloth start openclaw` pour lancer OpenClaw avec le modèle Unsloth chargé dans un environnement géré séparé. Votre configuration OpenClaw habituelle reste inchangée.
### ⚙️ Lancez OpenClaw avec `unsloth start`
OpenClaw peut se connecter à un modèle déjà en cours d’exécution dans Unsloth Studio, ou en démarrer un automatiquement lorsque Unsloth n’est pas en cours d’exécution.
Se connecter à une instance Unsloth en cours d’exécution
Une fois qu’un modèle est chargé dans Unsloth Studio, exécutez :
```bash
unsloth start openclaw
```
Unsloth lance OpenClaw en mode TUI local avec le fournisseur, le modèle et la longueur de contexte Unsloth configurés dans un environnement géré séparé. Votre configuration OpenClaw habituelle reste inchangée.
Une fois OpenClaw ouvert, donnez-lui une tâche telle que :
```
inspect this repo and summarize it in one sentence: https://github.com/unslothai/unsloth
```
#### Démarrer un modèle automatiquement
Si Unsloth Studio n’est pas déjà en cours d’exécution, fournissez un ID de modèle :
```bash
unsloth start openclaw --model unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
```
Unsloth démarre le modèle, lance OpenClaw et arrête le serveur temporaire lorsque vous quittez. \
\
Pour conserver l’état de votre OpenClaw et revenir plus tard à la même session, ajoutez `--persist` et choisissez une clé de session :
```bash
unsloth start openclaw \
--model unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF \
--persist \
agent --local \
--session-key my-session \
--message "Inspect this repository"
```
Reprenez plus tard en utilisant la même clé de session :
```bash
unsloth start openclaw \
--model unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF \
--persist \
agent --local \
--session-key my-session \
--message "Continue"
```
Consultez la [unsloth start](/docs/fr/integrations/unsloth-start.md) référence complète pour les sessions nommées, le chargement des modèles, les serveurs Unsloth distants et les options avancées.
Le reste de ce guide couvre la configuration manuelle du fournisseur OpenClaw.
### Configuration manuelle du fournisseur OpenClaw
### 🔑 Création d’une clé API
Les clés sont créées à partir de **Unsloth → Paramètres → Clés API**.
1. Ouvrez la barre latérale, cliquez sur votre **Unsloth** avatar en bas à gauche.
2. Allez dans **Paramètres** → **Clés API**.
3. Entrez un nom parlant (p. ex. `claude-code-macbook`).
4. *(Facultatif)* Définissez une date d’expiration.
5. Cliquez sur **Créer**.
6. **Copiez la clé immédiatement.** Unsloth ne stocke qu’un hachage et vous ne pourrez plus la consulter.
Toutes les clés commencent par le `sk-unsloth-` préfixe. Révoquez une clé depuis cette même page à tout moment. Les requêtes effectuées avec une clé révoquée échoueront avec `401 Non autorisé`.
### Connexion à OpenClaw
OpenClaw lit sa configuration depuis `~/.openclaw/openclaw.json`. Ajoutez (ou fusionnez) un `les modèles` bloc avec un `unsloth` fournisseur pointant vers l’API Messages Anthropic d’Unsloth.
{% code title="\~/.openclaw/openclaw\.json" %}
```json
{
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"unsloth": {
"baseUrl": "http://localhost:8888",
"apiKey": "sk-unsloth-xxxxxxxxxxxx",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{
"id": "unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF",
"name": "unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF"
}
],
"authHeader": true
}
}
}
}
```
{% endcode %}
**Remarques :**
* `baseUrl` est l'origine Unsloth sans chemin. OpenClaw communique avec Unsloth via l’API Messages Anthropic, et le SDK Anthropic ajoute `/v1/messages` lui-même, donc n’ajoutez pas `/v1` ici (un `/v1` envoi de fin de ligne enverrait des requêtes vers `/v1/v1/messages`).
* `api: "anthropic-messages"` indique à OpenClaw de communiquer avec le `/v1/messages` point de terminaison.
* `authHeader: true` envoie votre clé sous la forme `Authorization: Bearer …`.
* Définissez le `id` et `nom` sur le nom que vous avez choisi lors du chargement du modèle dans Unsloth.
* Si vous exécutez Unsloth sur une machine distante, remplacez `localhost:8888` par l’adresse de cette machine (par ex. `http://10.0.0.42:8888`).
### Facultatif : configurer le comportement du modèle
OpenClaw se connecte via le modèle exécuté dans Unsloth. Les paramètres d’exécution peuvent être configurés au démarrage du serveur.
```bash
# Configurez le comportement de génération par défaut (--disable-tools laisse passer les outils propres à OpenClaw)
unsloth run \\
--model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF \
--disable-tools \
--reasoning off \
--temp 0.6
```
{% hint style="warning" %}
Utilisez `--disable-tools` lors de l'utilisation d'OpenClaw (ou de tout agent de codage externe). Par défaut, Unsloth Studio exécute ses propres outils côté serveur, ce qui intercepte les appels d’outils de l’agent, donc OpenClaw répond mais ne modifie jamais les fichiers. `--disable-tools` passe en mode relais, de sorte que les propres outils d’OpenClaw sont utilisés.
{% endhint %}
Utilisez `--reasoning off` pour désactiver la réflexion, ou `--reasoning on` pour l’activer pour les modèles qui prennent en charge le raisonnement.
```bash
# Autoriser les connexions depuis d’autres appareils
unsloth run \\
--model unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF \
-H 0.0.0.0 \\
-p 8888
```
Cela démarre le serveur sur `0.0.0.0:8888`, permettant à d’autres appareils de votre réseau local de se connecter.
Pour une configuration d’exécution plus avancée, consultez la principale [optimisation de l’API](https://unsloth.ai/docs/basics/api#unsloth-run-command) section.
---
# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://unsloth.ai/docs/fr/integrations/openclaw.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.