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 un asistente 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, con un tiempo estimado de 20 a 30 minutos para completar, además de 15 a 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 fuerte aislamiento, no existe una caja de arena que pueda resistir completamente las inyecciones de indicaciones avanzadas, por lo que las pruebas deben realizarse en sistemas aislados.

MeNews

2026-05-25 09:36:18

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 previos de hardware (DGX Spark con Ubuntu 24.04 LTS), software (Docker 28.x+, Ollama) y la creación de un token de bot de Telegram. 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 u 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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Half-SectionedSucculent

· hace5h

Las pruebas del sistema de aislamiento son una lección amarga; antes, jugar con LLM casi colapsa el entorno principal.

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FomoLibrarian

· hace5h

¿Puedes ponerlo en marcha en solo 20 minutos? Más rápido que montar un nodo para mí

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ReefUnderTheMoonlight

· hace5h

Opciones de doble inferencia NIM/Ollama, máxima flexibilidad

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DaoPeripheralWorker

· hace5h

La mayor ventaja de la pila de código abierto es que se puede modificar a voluntad, esperando que una comunidad haga un fork.

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FloatingMirrorSphere

· hace5h

Ubuntu 24.04+LTS，¡una locura para los controladores de versiones!

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CapitalFlowInATeacup

· hace5h

Ejecutar 120 mil millones de parámetros localmente, ¿aún sería efectivo después de la cuantificación?

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ViewingNarrativesFromAHotAir

· hace5h

Bajo el modelo de 87GB, se agota la memoria y el disco duro está en llamas

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

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