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 17:29:48

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, el modelo de servicio local, la instalación de la pila y la 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 la implementación 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 estas herramientas en sistemas aislados durante las pruebas. (Fuente: InFoQ)

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GateUser-26f91b48

· hace11h

El argumento de una implementación segura a largo plazo me impactó, siempre me preocupa la filtración de datos en las API en la nube.

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FomoLibrarian

· hace14h

OpenShell + OpenClaw Esta combinación suena como un arsenal ciberpunk

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0xLateDiner

· hace14h

Ubuntu 24.04 + Docker 28.x requisitos del entorno escritos tan detalladamente, amigable para principiantes

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PixelUniverseCat

· hace14h

Las pruebas del sistema de aislamiento son la línea base, he visto demasiados casos de fallos de IA local anteriormente.

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GasFeeAnxiety

· hace14h

Nemotron 3 Super 120B local, ¿esto se considera el modelo más grande con el que se puede experimentar a nivel de consumo?

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MempoolDaydream

· hace14h

La descarga de modelos de 87GB disuade, pero correr localmente un 120B es realmente atractivo

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SushiSlippage

· hace14h

Sin sandbox, puede resistir completamente la inyección de indicaciones avanzadas. Este recordatorio es muy útil, los veteranos en seguridad lo entienden.

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