OpenCLAW 是一个基于 PyTorch 的中文法律领域预训练语言模型项目。它的核心目标是利用大规模中文法律文本（裁判文书、法律条文、案例等）进行持续预训练，以提升模型在法律领域的理解和生成能力

openclaw OpenClaw手册 2026-04-09 4

核心要点

基础模型：通常基于开源大模型（如 Qwen、Baichuan、ChatGLM 等）进行二次预训练。
主要任务：法律领域的文本继续预训练 和 指令微调。
产出：发布了一系列针对法律领域优化的模型权重，openclaw/openclaw-llama-7b。

主要用途

法律专业问答：回答关于法律条文、程序、概念的解释。
法律文书生成与辅助：协助生成起诉状、合同、法律意见书等文本的草稿或提供建议。
案情分析：根据用户描述的案情,提供初步的法律要点分析。
法律研究：作为法律从业者或研究人员的智能辅助工具。

如何使用 OpenCLAW 模型

通常有两种主要方式：

OpenCLAW 是一个基于 PyTorch 的中文法律领域预训练语言模型项目。它的核心目标是利用大规模中文法律文本（裁判文书、法律条文、案例等）进行持续预训练，以提升模型在法律领域的理解和生成能力-第1张图片-OpenClaw 开源免费 -中文免费安装

直接使用已发布的模型（推理/调用）

如果你只是想使用已经训练好的模型进行对话或测试,可以通过以下步骤：

环境准备：

# 1. 克隆仓库（如果需要最新的代码或本地部署）
git clone https://github.com/OpenCLAW/OpenCLAW.git
cd OpenCLAW
# 2. 创建 Python 虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate  # Windows
# 3. 安装依赖
pip install torch transformers sentencepiece accelerate  # 基础依赖
# 根据项目 requirements.txt 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt

加载模型并使用（以 Transformers 库为例）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 指定模型名称（从 Hugging Face Model Hub 加载）
model_name = "openclaw/openclaw-llama-7b"  # 示例模型，请查看项目主页获取最新模型
# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,
                                             device_map="auto",  # 自动分配 GPU/CPU
                                             torch_dtype=torch.float16,  # 半精度节省显存
                                             trust_remote_code=True)
# 准备输入
prompt = "请问劳动合同中，用人单位单方面解除合同需要支付经济补偿金的情形有哪些？"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成回复
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs,
                             max_new_tokens=500,
                             do_sample=True,
                             temperature=0.7,
                             top_p=0.9)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

使用 Web UI：许多项目会提供类似 Gradio 或 Streamlit 的交互界面，你可以查找项目中的 web_demo.py、cli_demo.py 或 app.py 等文件来启动一个本地对话界面。
```
python web_demo.py
```

从零开始或基于基础模型进行训练

如果你想用自己的法律数据训练或微调模型,需要以下步骤：

数据准备：
- 格式：通常为纯文本文件（.txt）或 JSON 格式（每条数据一个 JSON 对象）。
- 内容：大规模法律相关文本，如清洗后的裁判文书、法律法规、法学论文等。
- 项目可能提供了数据处理的脚本（在 data/ 目录下）。
配置训练脚本：
- OpenCLAW 项目通常会提供训练脚本，pretrain.py（继续预训练）和 sft.py（指令微调）。
- 你需要修改脚本或配置文件（如 configs/ 下的 .yaml 或 .json 文件）来指定：
  - 模型路径
  - 数据路径
  - 超参数（学习率、批次大小、训练轮数等）
  - 输出目录

运行训练命令：

# 示例：继续预训练
torchrun --nproc_per_node=4 pretrain.py \
    --model_name_or_path /path/to/base_model \
    --train_data_path /path/to/your/law_data.txt \
    --output_dir ./output_pretrain \
    --per_device_train_batch_size 8 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --num_train_epochs 3 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --fp16
# 示例：指令微调
python sft.py \
    --model_name_or_path ./output_pretrain \
    --train_data_path /path/to/your/sft_data.jsonl \
    --output_dir ./output_sft \
    ...

注意：具体参数请务必参考项目内的 README.md 和脚本说明。

项目结构（典型）

OpenCLAW/
├── configs/                 # 配置文件
├── data/                    # 数据加载和处理脚本
├── models/                  # 模型定义（可能对基础模型有修改）
├── scripts/                 # 训练、评估、部署脚本
├── pretrain.py              # 继续预训练主脚本
├── sft.py                   # 指令微调主脚本
├── web_demo.py              # 网页演示
├── requirements.txt         # Python依赖
└── README.md                # 项目总说明（最重要！）

重要提示与注意事项

查阅官方文档：始终以项目 GitHub 主页的 README.md 为最权威的指南，模型名称、使用方法、依赖版本可能随时更新。
硬件要求：
- 推理：7B 模型至少需要 14GB+ GPU 显存（FP16），使用量化（如 8-bit, 4-bit）可降低要求。
- 训练：需要更多的 GPU 显存和数量，7B 模型全参数训练通常需要多张高端显卡。
法律领域特殊性：
- 专业性：模型输出不能替代专业律师的法律意见。
- 时效性：法律会更新，训练数据可能存在滞后,需注意核实最新法规。
- 准确性：对于关键法律问题,务必交叉验证。
许可证：使用前请仔细检查模型和代码的许可证（如 Apache 2.0, MIT）,确保符合你的使用场景。

快速开始建议

访问 OpenCLAW 的 GitHub 主页。
仔细阅读最新的 README.md。
找到对应的 Model Card（通常在 Hugging Face Hub 上，如 https://huggingface.co/openclaw）,获取可用的模型列表。
按照 Model Card 或 README 中的 Quick Start 部分进行操作,这是最快最准的方式。

希望这份详细的说明能帮助你有效地使用 OpenCLAW！

标签：中文法律预训练语言模型

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