TabClaw(交互式表格分析 AI 智能体)在线下载，离线部署

参考材料：

https://github.com/ustc-table-mining/TabClaw

打算长期使用或部署：采用 Dockerfile + docker build + docker save/load 的方式更规范。

1.下载tabClaw源码

2.解压源码，在源码根目录创建如下两个文件

创建Dockerfile文件

bash 复制代码

FROM python:3.11.11

WORKDIR /workspace

COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip \
    && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]

创建docker-compose.yml

bash 复制代码

version: '3.9'

services:
  tabclaw:
    build:
      context: /home/TabClaw-main
      dockerfile: Dockerfile

    image: tabclaw_pip:20260605

    container_name: tabclaw

    restart: unless-stopped

    ports:
      - "11443:8000"

    volumes:
      - /home/TabClaw-main:/workspace
 
    command: >
      bash -c "
      bash run.sh
      "

3.构建镜像

docker compose命令（推荐）

docker-compose build

或dockerfile命令

docker build -t tabclaw_pip:20260605 .

构建完成后查看：

docker images | grep tabclaw

4.启动容器

docker compose up -d

进入容器

docker exec -it tabclaw bash

5.保存镜像（打包导出后离线部署）

导出为 tar 文件：

bash 复制代码

docker save -o tabclaw_pip-20260605.tar tabclaw_pip:20260605

或者压缩：

bash 复制代码

docker save tabclaw_pip:20260605 | gzip > tabclaw_pip-20260605.tar.gz

6. 导入镜像

导入 tar

bash 复制代码

docker load -i tabclaw_pip-20260605.tar

导入 tar.gz

bash 复制代码

gunzip -c tabclaw_pip-20260605.tar.gz | docker load

验证：

复制代码

docker images | grep tabclaw

说明：

在Dockerfile中没有将源码构建到镜像中，而是在docker-compose.yml中将源码挂载到了容器中，也方便持久化和修改配置文件。

若希望将源码构建到镜像中，可以调整Dockerfile如下。即通过COPY . .将源码所在目录的所有内容放到镜像中。

后续可通过"docker run -d --name tabclaw -p 11445:8000 tabclaw_pip:20260605"命令直接运行容器，不需要下载源码，但得通过docker cp命令将容器中程序的配置文件先下载到宿主机，修改文件后再同步至容器内。

或者依旧下载源码通过docker-compose.yml的方式启动，此时宿主机上源码将挂载覆盖容器内的源码。

bash 复制代码

FROM python:3.11.11

WORKDIR /workspace

COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip \
    && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]