摘要 (Meta Description): 厌倦了高昂的 API 账单？本文手把手教你利用 Google Colab 免费 T4 GPU，在云端零成本部署 Ollama 与 vLLM 高性能大模型。配合 Cloudflare Tunnel 内网穿透、Cherry Studio 客户端，完美支撑 OpenClaw 自动化全能 Agent，彻底实现 OpenAI 兼容 API 自由。
平时开发各类 AI 应用、跑本地 Agent 流程，或者重度使用沉浸式翻译，最痛的往往不是代码 bug，而是眼看着各大厂 API 额度疯狂燃烧的账单。
很多朋友会尝试在本地跑模型，但如果你手里只有一台搭载 RTX 4060 (8GB 显存) 这样的主流笔记本，想要兼顾超长上下文和高速并发，显存根本捉襟见肘。今天，我们直接转换思路：白嫖 Google Colab 免费提供的 16GB T4 GPU，在云端部署开源大模型，彻底实现 API 自由。
本教程将带你从零开始，实操业内最火的两大推理框架——Ollama 与 vLLM，并最终打通硬核自动化工具 OpenClaw。
👇 教程配套的一键运行脚本地址：
- 👉 [ Ollama 部署 Colab 地址]
- 👉 [ vLLM + AWQ 部署 Colab 地址]
为什么是 Ollama 和 vLLM？(框架对比)
在动手前，我们需要明确两种主流框架的定位：
- Ollama (灵活全能王)： 部署极其简单，支持 CPU/GPU，不挑硬件。非常适合日常多模态模型切换、轻量级对话。但在高并发极限吞吐场景下，性能略有瓶颈。
- vLLM (性能怪兽)： 专为加速大语言模型推理而生的 GPU 推理引擎。极速并发，是工业级、团队级 API 分发的首选。缺点是对硬件和环境要求稍高。
我们将利用 Colab 的 T4 显卡，把这两套方案都玩到极致。打开上方提供的 Colab 链接后，点击顶部菜单栏的 代码执行程序 -> 更改代码执行程序类型，确保“硬件加速器”选择的是 T4 GPU。
方案 A：Ollama 多模态全能部署
👉 [ Ollama 部署 Colab 地址]
适用场景： 日常聊天、图片分析，支持纯文本与视觉模型无缝切换。
在第一套方案中，我们同时拉取两个模型：负责强悍纯文本逻辑推理的 Qwen3.5:9b，以及负责强大的多模态视觉分析的 Qwen3-vl:8b。
⚠️ 敲黑板，硬核避坑指南： Qwen 3.5 是 2026 年刚出的全新架构。很多人用第三方老引擎（如旧版 llama-cpp-python）部署时，由于底层代码还没写进 qwen35 的定义，引擎“不认识”它，日志里会直接报出 unknown model architecture: 'qwen35' 的致命错误并强行退出。 为了解决这个问题，在我的 Colab 脚本中，直接使用了官方脚本安装最新版 Ollama，底层兼容性拉满，完美避开报错，一把过！
获取 API 链接： Colab 在云端内网，千万别用会弹窗拦截的 localtunnel！脚本中内置了企业级的 Cloudflare Tunnel 进行内网穿透。运行后，在日志里找到以 trycloudflare.com 结尾的公网 URL，这就是你极其稳定且没有任何拦截的专属 API 地址。
方案 B：vLLM + AWQ 极限性能压榨
适用场景： 需要极速响应和超大上下文的自动化 Agent 任务。
如果你追求极致打字速度，看第二种方案：vLLM。Colab 的 T4 显卡只有 16GB 显存，直接跑原版 7B 模型，显存吃紧，vLLM 根本无法发挥并发优势。
技术核心： 这里选用 Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ 量化模型。AWQ 是一种先进的模型压缩技术，能在几乎不损失智商的前提下，把需要 14GB 显存的模型压缩到 5GB 就能跑。剩下的 11GB 显存全部留给 vLLM 去做极速并发（KV Cache）。这就叫完美压榨云端性能！
同样，脚本会自动使用 Cloudflare Tunnel 穿透默认的 8000 端口，请提取日志中的公网 URL 备用。
桌面端实战一：Cherry Studio 详细配置指南
拿到极其稳定的 API 接口后，日常使用强烈推荐开源神器 Cherry Studio。
cherr studio的下载地址：https://www.cherry-ai.com/download
配置步骤：
- 启动 Cherry Studio，进入“设置”，在模型服务商中选择 OpenAI（我们的服务完美兼容 OpenAI 接口）。
- API 密钥：留空
- API 地址： 粘贴你获取的 Cloudflare URL，注意必须在网址末尾加上
/v1。 - 手动添加模型名称（如
qwen3.5:9b、qwen3.5:9b或Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ）。
Cherry Studio 不仅支持多模型无缝切换，还可以设定“资深架构师”等 System Prompt。最王炸的是它自带免费联网搜索，配合我们的云端大模型，自动获取最新资讯并总结，体验完全不输大厂的付费 Plus 会员。
结语
从 Ollama 的多模态部署，到规避 Qwen 3.5 的架构兼容坑；从 vLLM + AWQ 极限压榨显存，到 Cloudflare 解决企业级内网穿透，这套组合拳将 Google Colab 的白嫖价值发挥到了极致。
如果在部署或配置过程中遇到任何报错，欢迎在评论区留言讨论。想了解更多关于大模型部署、网络穿透的硬核折腾玩法，记得在 YouTube 订阅我的频道 @mcxmliao (Mliaomcx)，我们下期再见！