用途：llm-ops 用于在 AI/ML 运维环境中自动化大语言模型（如 GPT 或 BERT 变体）的部署、扩缩容与监控，保障运行时管理效率。适用于生产环境部署 LLM、高峰期扩展聊天机器人后端、实时监控模型性能、在 Kubernetes 的 MLOps 环境中更新模型，以及资源受限环境或与 CI/CD 流水线集成实现自动部署。
主要能力：将 LLM 部署到云厂商（如 AWS、GCP）并自动容器化；依据 CPU 使用率或请求量等指标动态扩缩实例；通过集成仪表盘监控延迟、吞吐量和错误率；处理模型版本管理与回滚；集成 ELK 等日志工具进行详细追踪。
使用方式：先设置认证环境变量 export OPENCLAW_API_KEY=your_api_key。CLI 命令以 openclaw llm 为前缀，例如部署：openclaw llm deploy --model-id my-llm-123 --env production --replicas 3 --config-path ./config.json；扩缩容：openclaw llm scale --model-id my-llm-123 --scale-to 5 --metric cpu_utilization；监控：openclaw llm monitor --model-id my-llm-123 --duration 60 --output json；回滚：openclaw llm rollback --model-id my-llm-123 --version v1.0。API 基础端点为 https://api.openclaw.ai/llm，请求头需带 Authorization: Bearer $OPENCLAW_API_KEY，扩缩容端点 POST /api/llm/scale，指标端点 GET /api/llm/metrics?model_id=my-llm-123&duration=60。配置为 JSON 格式，可指定镜像与资源，如 {"image": "my-llm-image:v1", "resources": {"cpu": "2", "memory": "4Gi"}}。
集成与错误处理：可将指标导出到 Prometheus 或用 webhook 接入 CI/CD；Kubernetes 场景可用 openclaw llm generate-k8s --model-id my-llm-123 生成清单。命令失败时检查退出码并解析错误信息；API 返回 401 需重试认证，404 表示模型缺失，500 可指数退避重试。CLI 可用 --log-file errors.log 记录错误。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围及性能效果数据；需确保网络可访问 api.openclaw.ai，并在多技能环境中避免模型 ID 冲突。