Clawdbot部署实操：Qwen3-32B与Prometheus/Grafana监控栈集成教程-开发者社区

Clawdbot部署实操：Qwen3-32B与Prometheus/Grafana监控栈集成教程

1. 为什么需要这套组合：网关、大模型与可观测性缺一不可

你有没有遇到过这样的情况：本地跑着一个Qwen3-32B模型，用Ollama启动后能调用，但每次都要手动curl测试；想加个前端界面？得自己搭Web服务；想看模型响应时间、错误率、GPU显存占用？得临时写脚本查nvidia-smi；多人协作时，谁在用、用了多久、请求是否超时，全靠口头问——这根本不是生产环境该有的样子。

Clawdbot就是为解决这类问题而生的。它不单是个聊天界面，而是一个AI代理网关与管理平台：把模型能力封装成标准API，统一鉴权、限流、日志、路由；提供开箱即用的Web控制台；更重要的是，它天生支持可观测性扩展——这才是今天要讲的重点。

我们这次实操，不是只让它“跑起来”，而是让它“看得见、管得住、调得准”。用Qwen3-32B作为后端推理模型，Clawdbot作为智能网关层，再叠加Prometheus采集指标、Grafana可视化呈现，形成一套完整的AI服务可观测闭环。整套方案全部本地私有部署，不依赖任何云服务，所有数据留在你自己的机器里。

整个过程不需要改一行Clawdbot源码，也不用动Ollama配置，全靠配置文件和标准协议对接。接下来，我们就从零开始，一步步搭出来。

2. 环境准备与基础服务部署

2.1 硬件与系统要求

Clawdbot本身是轻量级Go应用，对CPU和内存要求不高，真正吃资源的是Qwen3-32B。根据官方实测反馈：

最低可行配置：24GB显存（如RTX 4090 / A10），可运行Qwen3-32B但响应较慢，适合调试
推荐配置：48GB+显存（如A100 40G / RTX 6000 Ada），响应延迟稳定在1.5秒内，支持并发3–5路
系统环境：Ubuntu 22.04 LTS（推荐）或 Debian 12，已安装Docker 24.0+、Docker Compose v2.20+

注意：Clawdbot不直接加载模型，它通过OpenAI兼容API调用Ollama。所以Ollama必须先运行，并确保qwen3:32b已拉取完成。执行ollama run qwen3:32b首次运行会自动下载（约22GB），耗时取决于网络。

2.2 一键拉起基础服务栈

我们用Docker Compose统一编排Clawdbot + Ollama + Prometheus + Grafana四组件。创建docker-compose.yml文件：

version: '3.8' services: ollama: image: ollama/ollama:latest ports: - "11434:11434" volumes: - ./ollama_models:/root/.ollama/models - ./ollama_logs:/var/log/ollama restart: unless-stopped clawdbot: image: ghcr.io/clawdbot/clawdbot:latest ports: - "8080:8080" environment: - CLAWDBOT_TOKEN=csdn - CLAWDBOT_LOG_LEVEL=info - CLAWDBOT_METRICS_ENABLED=true - CLAWDBOT_METRICS_PORT=9091 volumes: - ./clawdbot_config:/app/config - ./clawdbot_data:/app/data depends_on: - ollama restart: unless-stopped prometheus: image: prom/prometheus:latest ports: - "9090:9090" volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml - ./prometheus_data:/prometheus command: - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' - '--storage.tsdb.path=/prometheus' - '--web.console.libraries=/usr/share/prometheus/console_libraries' - '--web.console.templates=/usr/share/prometheus/consoles' - '--storage.tsdb.retention.time=7d' restart: unless-stopped grafana: image: grafana/grafana-enterprise:latest ports: - "3000:3000" environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin123 - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false volumes: - ./grafana_data:/var/lib/grafana - ./grafana_provisioning:/etc/grafana/provisioning depends_on: - prometheus restart: unless-stopped

同时创建prometheus.yml（用于抓取Clawdbot暴露的指标）：

global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'clawdbot' static_configs: - targets: ['clawdbot:9091'] metrics_path: '/metrics' - job_name: 'ollama' static_configs: - targets: ['ollama:11434'] metrics_path: '/metrics' # Ollama原生不暴露/metrics，此路径需后续通过exporter补全（见2.4节）

执行启动命令：

mkdir -p ./ollama_models ./clawdbot_config ./grafana_data ./prometheus_data docker compose up -d

等待约40秒，访问http://localhost:8080/?token=csdn即可进入Clawdbot控制台——注意，这里必须带?token=csdn，否则会提示“gateway token missing”。这个token由CLAWDBOT_TOKEN环境变量设定，是Clawdbot的访问凭证，不是Ollama的API Key。

2.3 配置Clawdbot连接Qwen3-32B模型

Clawdbot默认不预置任何模型，需手动添加。进入控制台 → Settings → Model Providers → Add Provider，填写以下内容：

Provider Name:my-ollama
Base URL:http://ollama:11434/v1（注意：容器内通信用服务名ollama，不是127.0.0.1）
API Key:ollama（Ollama默认无认证，此处任意字符串均可，但需与Ollama配置一致）
API Type:openai-completions
Models: 添加一个模型，ID填qwen3:32b，Name填Local Qwen3 32B

保存后，在Models列表中应能看到该模型状态为 Active。此时Clawdbot已能通过内部网络调用Ollama提供的Qwen3-32B服务。

小技巧：如果Ollama尚未拉取模型，Clawdbot首次调用会超时。建议先在宿主机执行ollama run qwen3:32b完成下载，再启动compose栈。

3. Prometheus指标采集与Grafana可视化搭建

3.1 Clawdbot原生指标详解

Clawdbot启用CLAWDBOT_METRICS_ENABLED=true后，会在/metrics端口（默认9091）暴露以下核心指标，全部符合Prometheus文本格式：

指标名	类型	说明
`clawdbot_http_request_duration_seconds`	Histogram	HTTP请求耗时（含模型调用总延迟）
`clawdbot_model_request_total`	Counter	按模型ID统计的请求数（标签：`model="qwen3:32b"`）
`clawdbot_model_error_total`	Counter	模型调用错误数（标签：`model`,`error_type="timeout"`等）
`clawdbot_active_sessions`	Gauge	当前活跃会话数
`clawdbot_queue_length`	Gauge	请求队列长度（当启用了限流）

这些指标无需额外开发，Clawdbot内置提供。Prometheus每15秒抓取一次，自动关联job=clawdbot标签。

3.2 补全Ollama指标：使用ollama-exporter

Ollama官方不提供Prometheus指标端点，但我们可以通过社区工具ollama-exporter补全。它是一个轻量Go程序，监听Ollama API并转换为Prometheus格式。

在宿主机执行：

# 下载并运行exporter（Linux x86_64） wget https://github.com/alexellis/ollama-exporter/releases/download/0.2.0/ollama-exporter-linux-amd64 chmod +x ollama-exporter-linux-amd64 ./ollama-exporter-linux-amd64 --ollama-url http://localhost:11434 --listen :9101 &

然后修改prometheus.yml，增加ollama job：

- job_name: 'ollama' static_configs: - targets: ['host.docker.internal:9101'] # Mac/Windows用host.docker.internal；Linux用宿主机IP metrics_path: '/metrics'

Linux用户注意：host.docker.internal在Docker Desktop for Linux中默认不存在，需在/etc/hosts中手动添加172.17.0.1 host.docker.internal（假设Docker网桥为172.17.0.0/16）。

3.3 Grafana仪表盘配置

登录Grafana（http://localhost:3000，账号admin/admin123）：

添加数据源：Configuration → Data Sources → Add data source → Prometheus → URL填http://prometheus:9090
导入仪表盘：Dashboards → Import → 输入ID18672（社区维护的Clawdbot专用仪表盘）→ 选择Prometheus数据源 → Import

该仪表盘包含4个核心视图：

Gateway Overview：Clawdbot整体QPS、P95延迟、错误率热力图
Model Performance：按qwen3:32b分组的请求耗时分布、Token生成速度（tokens/sec）
Resource Usage：Ollama进程的内存占用、GPU显存使用率（需配合nvidia-smiexporter）
Session Flow：会话生命周期分析（新建/活跃/超时/关闭）

实测效果：当向Clawdbot发送一个128字的提问，仪表盘上会实时显示：clawdbot_http_request_duration_seconds_bucket{le="2.0"}计数+1，同时clawdbot_model_request_total{model="qwen3:32b"}+1，延迟值落入对应bucket。整个链路毫秒级可见。

4. 实战验证：从提问到指标全链路追踪

4.1 构建一个可监控的测试流程

我们用一段Python脚本模拟真实用户行为，同时记录时间戳，与Prometheus指标交叉验证：

# test_qwen3_monitor.py import time import requests import json URL = "http://localhost:8080/v1/chat/completions" HEADERS = { "Authorization": "Bearer csdn", "Content-Type": "application/json" } payload = { "model": "qwen3:32b", "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话解释量子纠缠"}], "max_tokens": 128 } start = time.time() response = requests.post(URL, headers=HEADERS, json=payload) end = time.time() print(f"HTTP状态码: {response.status_code}") print(f"总耗时: {end - start:.2f}秒") if response.status_code == 200: data = response.json() print(f"生成字数: {len(data['choices'][0]['message']['content'])}")

执行后输出类似：

HTTP状态码: 200 总耗时: 3.27秒 生成字数: 86

此时立刻打开Grafana的“Model Performance”面板，筛选qwen3:32b，你会看到：

P95延迟柱状图中，3.27秒落在3.0–4.0区间
“Tokens/sec”曲线出现一个尖峰，数值≈86 ÷ 3.27 ≈ 26.3 tokens/sec
“Request Rate”图表新增一个点，QPS瞬时值跳升

这就是端到端可观测性的价值：不再靠猜，一切有据可查。

4.2 常见问题定位实战

问题1：用户反馈“响应特别慢”，但Clawdbot控制台显示正常

查Grafana → Gateway Overview → 发现clawdbot_http_request_duration_secondsP95 > 10s
切换到Model Performance → 同样模型P95仅2.1s → 说明瓶颈不在模型侧
查Resource Usage → 发现Ollama内存使用率持续95%+ → 进入容器检查：docker exec -it clawdbot-ollama sh -c "free -h"→ 内存不足触发swap → 结论：需增加宿主机内存或限制Ollama最大上下文长度

问题2：某时段错误率突增，但日志没报错

查clawdbot_model_error_total{error_type="timeout"}→ 发现激增
对比clawdbot_queue_length→ 同期飙升至12 → 超出默认队列上限（Clawdbot默认max_queue=10）
解决：在Clawdbot配置中添加CLAWDBOT_QUEUE_MAX_SIZE=20并重启

所有这些，都不需要SSH进服务器翻日志，一张图说清根因。

5. 进阶优化：让监控真正服务于AI服务治理

5.1 基于指标的自动扩缩容（简易版）

Clawdbot本身不支持水平扩展，但我们可以用Prometheus告警 + Shell脚本实现“伪弹性”：

在prometheus.yml中添加告警规则：

rule_files: - "alerts.yml" alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: ['alertmanager:9093']

创建alerts.yml：

groups: - name: clawdbot-alerts rules: - alert: Qwen3HighLatency expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(clawdbot_http_request_duration_seconds_bucket{model="qwen3:32b"}[5m])) by (le)) > 5 for: 2m labels: severity: warning annotations: summary: "Qwen3-32B P95延迟超过5秒" description: "当前P95延迟为 {{ $value }}秒，请检查GPU负载或考虑升级显存"

编写响应脚本scale_up.sh（当告警触发时，自动重启Ollama以释放内存）：

#!/bin/bash echo "$(date): High latency detected, restarting Ollama..." >> /var/log/clawdbot-scale.log docker restart clawdbot-ollama

虽然不如K8s HPA智能，但在单机场景下，这是成本最低的“自愈”方案。

5.2 模型效果监控：不只是性能，更是质量

Prometheus擅长监控“快不快”，但“好不好”需要业务层埋点。我们在Clawdbot的Response Header中注入质量标识：

修改Clawdbot配置，启用CLAWDBOT_RESPONSE_HEADERS=true
在模型返回后，Clawdbot自动添加Header：X-Qwen3-Confidence: 0.87（由后端简单规则计算：基于输出长度、重复率、关键词匹配度）

然后在Prometheus中抓取：

- job_name: 'clawdbot-headers' metrics_path: '/metrics/headers' static_configs: - targets: ['clawdbot:8080']

Grafana中即可绘制“置信度随时间变化”曲线，当连续5次低于0.7时，自动触发告警——这比单纯看错误率更能反映模型退化。

6. 总结：你不仅部署了一个网关，更构建了一套AI服务操作系统

回顾整个过程，我们完成了三件事：

第一层：能力接入
把Qwen3-32B这个“黑盒大模型”，通过Ollama标准化为OpenAI API，再经Clawdbot统一网关封装，对外提供稳定、可鉴权、可审计的服务入口。
第二层：可观测性落地
不是简单装个Prometheus，而是让每个请求都携带可追踪的指标标签（model、session、error_type），让延迟、错误、资源消耗全部量化，且能在Grafana中按需下钻。
第三层：服务治理起点
告警、自动恢复、质量评估——这些都不是附加功能，而是从第一天就设计进架构的基因。当你能清晰看到“每100次调用中有3次超时，其中2次发生在GPU显存>90%时”，你就拥有了优化决策的依据。

这套方案没有魔法，全是标准组件：Docker、Prometheus、Grafana、Ollama、Clawdbot。它的价值不在于技术多炫酷，而在于把AI服务从“能跑”推进到“可管、可控、可优化”的生产级状态。

下一步你可以尝试：接入更多模型（如Qwen2.5-VL做多模态）、添加用户级配额管理、将Grafana告警推送至企业微信——所有这些，都在同一套可观测底座上自然延伸。