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read_when:
- आप OpenClaw को स्थानीय inferrs सर्वर के विरुद्ध चलाना चाहते हैं
- आप inferrs के माध्यम से Gemma या कोई अन्य मॉडल सर्व कर रहे हैं
- आपको inferrs के लिए सटीक OpenClaw संगतता फ़्लैग चाहिए
summary: inferrs (OpenAI-संगत स्थानीय सर्वर) के माध्यम से OpenClaw चलाएँ
title: अनुमान लगाता है
x-i18n:
generated_at: "2026-06-28T23:59:32Z"
model: gpt-5.5
postprocess_version: locale-links-v1
provider: openai
source_hash: 8352da589baaa3a193bb3a56d12ee1a50630346dda186898346e805844d22aa1
source_path: providers/inferrs.md
workflow: 16
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[inferrs](https://github.com/ericcurtin/inferrs) स्थानीय मॉडलों को OpenAI-संगत `/v1` API के पीछे सेवा दे सकता है। OpenClaw सामान्य `openai-completions` पथ के ज़रिए `inferrs` के साथ काम करता है।
| गुण | मान |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------ |
| प्रदाता id | `inferrs` (कस्टम; `models.providers.inferrs` के अंतर्गत कॉन्फ़िगर करें) |
| Plugin | कोई नहीं — `inferrs` बंडल किया गया OpenClaw प्रदाता Plugin नहीं है |
| प्रमाणीकरण env var | वैकल्पिक। यदि आपके inferrs सर्वर में प्रमाणीकरण नहीं है, तो कोई भी मान काम करता है |
| API | OpenAI-संगत (`openai-completions`) |
| सुझाया गया आधार URL | `http://127.0.0.1:8080/v1` (या जहाँ भी आपका inferrs सर्वर चलता हो) |
`inferrs` को अभी समर्पित OpenClaw प्रदाता Plugin के बजाय कस्टम स्व-होस्टेड OpenAI-संगत बैकएंड के रूप में मानना सबसे अच्छा है। आप इसे ऑनबोर्डिंग विकल्प फ़्लैग के बजाय `models.providers.inferrs` के ज़रिए कॉन्फ़िगर करते हैं। यदि आपको ऑटो-डिस्कवरी वाला वास्तविक बंडल किया गया Plugin चाहिए, तो [SGLang](/hi/providers/sglang) या [vLLM](/hi/providers/vllm) देखें।
## शुरू करना
```bash
inferrs serve google/gemma-4-E2B-it \
--host 127.0.0.1 \
--port 8080 \
--device metal
```
```bash
curl http://127.0.0.1:8080/health
curl http://127.0.0.1:8080/v1/models
```
स्पष्ट प्रदाता प्रविष्टि जोड़ें और अपने डिफ़ॉल्ट मॉडल को उस पर इंगित करें। नीचे पूरा कॉन्फ़िग उदाहरण देखें।
## पूरा कॉन्फ़िग उदाहरण
यह उदाहरण स्थानीय `inferrs` सर्वर पर Gemma 4 का उपयोग करता है।
```json5
{
agents: {
defaults: {
model: { primary: "inferrs/google/gemma-4-E2B-it" },
models: {
"inferrs/google/gemma-4-E2B-it": {
alias: "Gemma 4 (inferrs)",
},
},
},
},
models: {
mode: "merge",
providers: {
inferrs: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:8080/v1",
apiKey: "inferrs-local",
api: "openai-completions",
models: [
{
id: "google/gemma-4-E2B-it",
name: "Gemma 4 E2B (inferrs)",
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 131072,
maxTokens: 4096,
compat: {
requiresStringContent: true,
},
},
],
},
},
},
}
```
## माँग पर स्टार्टअप
जब कोई `inferrs/...` मॉडल चुना जाता है, तब ही Inferrs को OpenClaw द्वारा शुरू भी किया जा सकता है। उसी प्रदाता प्रविष्टि में `localService` जोड़ें:
```json5
{
models: {
providers: {
inferrs: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:8080/v1",
apiKey: "inferrs-local",
api: "openai-completions",
timeoutSeconds: 300,
localService: {
command: "/opt/homebrew/bin/inferrs",
args: [
"serve",
"google/gemma-4-E2B-it",
"--host",
"127.0.0.1",
"--port",
"8080",
"--device",
"metal",
],
healthUrl: "http://127.0.0.1:8080/v1/models",
readyTimeoutMs: 180000,
idleStopMs: 0,
},
models: [
{
id: "google/gemma-4-E2B-it",
name: "Gemma 4 E2B (inferrs)",
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 131072,
maxTokens: 4096,
compat: {
requiresStringContent: true,
},
},
],
},
},
},
}
```
`command` निरपेक्ष होना चाहिए। Gateway होस्ट पर `which inferrs` का उपयोग करें और उस पथ को कॉन्फ़िग में रखें। पूरे फ़ील्ड संदर्भ के लिए, [स्थानीय मॉडल सेवाएँ](/hi/gateway/local-model-services) देखें।
## उन्नत कॉन्फ़िगरेशन
कुछ `inferrs` Chat Completions रूट केवल स्ट्रिंग `messages[].content` स्वीकार करते हैं, संरचित कंटेंट-पार्ट ऐरे नहीं।
यदि OpenClaw रन इस तरह की त्रुटि के साथ विफल हों:
```text
messages[1].content: invalid type: sequence, expected a string
```
तो अपनी मॉडल प्रविष्टि में `compat.requiresStringContent: true` सेट करें।
```json5
compat: {
requiresStringContent: true
}
```
अनुरोध भेजने से पहले OpenClaw शुद्ध टेक्स्ट कंटेंट पार्ट्स को सादी स्ट्रिंग में समतल कर देगा।
कुछ मौजूदा `inferrs` + Gemma संयोजन छोटे सीधे `/v1/chat/completions` अनुरोध स्वीकार करते हैं, लेकिन पूरे OpenClaw एजेंट-रनटाइम टर्न पर फिर भी विफल हो जाते हैं।
यदि ऐसा होता है, तो पहले यह आज़माएँ:
```json5
compat: {
requiresStringContent: true,
supportsTools: false
}
```
यह मॉडल के लिए OpenClaw की टूल स्कीमा सतह को अक्षम करता है और कड़े स्थानीय बैकएंड पर प्रॉम्प्ट दबाव कम कर सकता है।
यदि छोटे सीधे अनुरोध फिर भी काम करते हैं लेकिन सामान्य OpenClaw एजेंट टर्न `inferrs` के अंदर क्रैश होते रहते हैं, तो बची हुई समस्या आमतौर पर OpenClaw की ट्रांसपोर्ट परत के बजाय अपस्ट्रीम मॉडल/सर्वर व्यवहार होती है।
कॉन्फ़िगर होने के बाद, दोनों परतों की जाँच करें:
```bash
curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"model":"google/gemma-4-E2B-it","messages":[{"role":"user","content":"What is 2 + 2?"}],"stream":false}'
```
```bash
openclaw infer model run \
--model inferrs/google/gemma-4-E2B-it \
--prompt "What is 2 + 2? Reply with one short sentence." \
--json
```
यदि पहला कमांड काम करता है लेकिन दूसरा विफल होता है, तो नीचे समस्या-निवारण अनुभाग देखें।
`inferrs` को नेटिव OpenAI एंडपॉइंट के बजाय प्रॉक्सी-शैली OpenAI-संगत `/v1` बैकएंड माना जाता है।
- नेटिव केवल-OpenAI अनुरोध आकारण यहाँ लागू नहीं होता
- कोई `service_tier` नहीं, कोई Responses `store` नहीं, कोई प्रॉम्प्ट-कैश संकेत नहीं, और कोई OpenAI reasoning-compat पेलोड आकारण नहीं
- छिपे हुए OpenClaw एट्रिब्यूशन हेडर (`originator`, `version`, `User-Agent`) कस्टम `inferrs` आधार URLs पर इंजेक्ट नहीं किए जाते
## समस्या-निवारण
`inferrs` नहीं चल रहा, पहुँच योग्य नहीं है, या अपेक्षित होस्ट/पोर्ट से बंधा नहीं है। सुनिश्चित करें कि सर्वर शुरू है और आपके कॉन्फ़िगर किए गए पते पर सुन रहा है।
मॉडल प्रविष्टि में `compat.requiresStringContent: true` सेट करें। विवरण के लिए ऊपर `requiresStringContent` अनुभाग देखें।
टूल स्कीमा सतह को अक्षम करने के लिए `compat.supportsTools: false` सेट करने का प्रयास करें। ऊपर Gemma टूल-स्कीमा चेतावनी देखें।
यदि OpenClaw को अब स्कीमा त्रुटियाँ नहीं मिलतीं, लेकिन `inferrs` बड़े एजेंट टर्न पर अब भी क्रैश होता है, तो इसे अपस्ट्रीम `inferrs` या मॉडल सीमा मानें। प्रॉम्प्ट दबाव घटाएँ या किसी अलग स्थानीय बैकएंड या मॉडल पर स्विच करें।
सामान्य सहायता के लिए, [समस्या-निवारण](/hi/help/troubleshooting) और [FAQ](/hi/help/faq) देखें।
## संबंधित
स्थानीय मॉडल सर्वरों के विरुद्ध OpenClaw चलाना।
कॉन्फ़िगर किए गए प्रदाताओं के लिए माँग पर स्थानीय मॉडल सर्वर शुरू करना।
उन स्थानीय OpenAI-संगत बैकएंड को डीबग करना जो प्रोब पास करते हैं लेकिन एजेंट रन में विफल होते हैं।
सभी प्रदाताओं, मॉडल refs, और फ़ेलओवर व्यवहार का अवलोकन।