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, con un tiempo estimado de 20 a 30 minutos, 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 instrucciones avanzadas, por lo que las pruebas deben realizarse en sistemas aislados.

MeNews

2026-05-25 21:00:18

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, 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 proporcionar protección completa contra inyecciones avanzadas de indicaciones, recomendando desplegar nuevas herramientas en sistemas aislados durante las pruebas. (Fuente: InFoQ)

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GateUser-78acf617

· hace8h

¿El bloqueo de la versión 28.x de Docker es un poco estricto? ¿Has probado la 28.0.1?

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ElevatorMeme

· hace10h

El aislamiento ≠ seguridad absoluta, esta frase vale la pena enmarcarla.

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Cross-SectionOfSucculent

· hace10h

¿Implementación en 20 minutos? Te creo si quieres, la última vez configuré el entorno durante dos días.

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GateUser-953e1a14

· hace10h

NVIDIA DGX Spark, este umbral de hardware es un poco alto.

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MetalKeyInsomnia

· hace10h

Es fácil cometer errores en este paso de obtener el token del bot de Telegram, se recomienda agregar capturas de pantalla.

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EchoesOfMistValley

· hace10h

La combinación de OpenShell+OpenClaw es bastante interesante, el diseño de aislamiento suma puntos

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CandleAfterTheRain

· hace11h

Nemotron 3 Super 120B ejecutándose localmente, el costo de electricidad es impactante

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