El tutorial se basa en la pila de código abierto NemoClaw, que combina OpenShell y OpenClaw, ofreciendo una solución para desplegar de forma autónoma, segura y a largo plazo asistentes de IA en local. Tomando como ejemplo el sistema NVIDIA DGX Spark, se detallan los requisitos del entorno (Ubuntu 24.04, Docker 28.x, Ollama, token del bot de Telegram, etc.) y los pasos de despliegue, que se estima completarse en 20–30 minutos, además de 15–30 minutos para descargar aproximadamente 87GB de modelos. Los componentes principales incluyen NemoClaw, OpenShell, OpenClaw, Nemotron 3 Super 120B y la implementación de inferencia NIM/Ollama. El documento advierte que, aunque hay un aislamiento fuerte, no existe una caja de arena que pueda resistir completamente las inyecciones de indicaciones avanzadas; las pruebas deben realizarse en sistemas aislados.

MeNews

2026-05-25 09:06:03

Generación de resúmenes en curso

ME News Noticias, 18 de abril (UTC+8), NVIDIA publicó recientemente un tutorial técnico que guía a los desarrolladores sobre cómo construir un asistente de IA autónomo, seguro, de funcionamiento prolongado y completamente local. El tutorial se basa en la pila de referencia de código abierto de NVIDIA, NemoClaw, que integra OpenShell en tiempo de ejecución seguro y OpenClaw como puerta de enlace autohospedada, con el objetivo de abordar los riesgos de privacidad y control de datos al desplegar agentes de IA en la nube de terceros. El tutorial demuestra en detalle los pasos de despliegue en el sistema NVIDIA DGX Spark (GB10), incluyendo la configuración del entorno, modelos de servicios locales, instalación de la pila y conexión a Telegram. El despliegue requiere cumplir con ciertos requisitos de hardware (DGX Spark con Ubuntu 24.04 LTS), software (Docker 28.x+, Ollama) y la creación de un token de bot de Telegram, entre otros. Se estima que la operación activa toma entre 20 y 30 minutos, además de 15 a 30 minutos para la descarga inicial del modelo (aproximadamente 87 GB). Los componentes principales incluyen NemoClaw, OpenShell, OpenClaw, Nemotron 3 Super 120B LLM y despliegues de inferencia con NIM o Ollama. El artículo también señala que, aunque OpenShell ofrece funciones de aislamiento potentes, ningún sandbox puede ofrecer protección completa contra inyecciones avanzadas de indicaciones, recomendando desplegar nuevas herramientas en sistemas aislados durante las pruebas. (Fuente: InFoQ)

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QuietAirdropper

· hace6h

OpenShell+OpenClaw, este nombre de la combinación suena bastante genial

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GateUser-94818fd0

· hace7h

¿Descarga de 87GB desalentadora, hay alguna opción de versión ligera?

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Salt-BakedBabyPotatoes

· hace7h

NemoClaw recibe buenas críticas por su código abierto, investigaré el código.

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TheSkyInsideTheMirroredSphere

· hace7h

¿Existen datos de pruebas reales sobre la estabilidad de la implementación a largo plazo?

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AuroraSnowyWildernessSolitary

· hace7h

¿Podrías explicar con más detalle la parte del token del bot de Telegram?

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ProofOfSnack

· hace7h

Sin sandbox, puede resistir completamente la inyección de indicaciones avanzadas — esta frase merece ser destacada.

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GateUser-953e1a14

· hace7h

Las advertencias de inyección de sugerencias son muy reales, la seguridad ante todo

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Don'tCallMeABagHolder.

· hace7h

Ubuntu 24.04 acaba de salir, siguiendo la tendencia

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SeaSaltMarketMakingNotes

· hace7h

Docker 28.x requiere versiones bastante nuevas, el entorno antiguo debe actualizarse

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ProofOfNap

· hace7h

La advertencia de prueba del sistema de aislamiento es profesional

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NVIDIA publica tutorial para construir un asistente de IA en sandbox local basado en NemoClaw

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