在 DGX Spark 上使用 NemoClaw、Nemotron 3 Super 与 Telegram

概述

基本思路

NVIDIA NemoClaw 是一个开源参考堆栈，可更安全地简化 OpenClaw 始终在线助手的运行。它安装 NVIDIA OpenShell 运行时（一种专为执行具有额外安全性的智能体而设计的环境）以及 NVIDIA Nemotron 等开源模型。单个安装程序命令即可处理 Node.js、OpenShell 和 NemoClaw CLI，然后引导您通过板载向导使用 Ollama 和 Nemotron 3 Super 在 DGX Spark 上创建沙盒智能体。

在本剧本结束时，您将在 OpenShell 沙箱内拥有一个可工作的 AI 智能体，可通过 Web 仪表板和 Telegram 机器人进行访问，并将推理路由到 Spark 上的本地 Nemotron 3 Super 120B 模型 - 所有这些都无需将您的主机文件系统或网络暴露给智能体。

你将完成什么

• 在 DGX Spark 上为 OpenShell 配置 Docker 和 NVIDIA 容器运行时
• 安装 Ollama，拉取 Nemotron 3 Super 120B，并将其配置为沙盒访问
• 使用单个命令安装 NemoClaw（处理 Node.js、OpenShell 和 CLI）
• 运行板载向导来创建沙箱并配置本地推理
• 通过 CLI、TUI 和 Web UI 与客服人员聊天
• 设置一个 Telegram 机器人，将消息转发给您的沙盒智能体

通知和免责声明

以下部分描述了运行此演示时的安全、风险和您的责任。

快速启动安全检查

仅使用干净的环境。 在没有个人数据、机密信息或敏感凭据的新设备或虚拟机上运行此演示。像沙箱一样将其隔离。

通过安装此演示，您对所有第三方组件承担责任，包括审查其许可证、条款和安全状况。安装或使用之前请阅读并接受。

你得到什么

此体验“按原样”提供，仅用于演示目的——不做任何保证。这是一个演示，而不是生产就绪的解决方案。您将需要针对您的环境和用例实施适当的安全控制。

人工智能智能体的主要风险

• 数据泄露——智能体访问的任何材料都可能被暴露、泄露或被盗。
• 恶意代码执行 - 智能体或其连接的工具可能会使您的系统遭受恶意代码或网络攻击。
• 意外操作 - 智能体可能会在未经明确批准的情况下修改或删除文件、发送消息或访问服务。
• 及时注入和操纵 - 外部输入或连接的内容可能会以意想不到的方式劫持智能体的行为。

参与者致谢

通过参与此演示，您承认您对您的配置以及您连接的任何数据、账户和工具承担全部责任。在法律允许的最大范围内，对于因配置或使用 NemoClaw 演示材料（包括 OpenClaw 或任何连接的工具或服务）而导致的任何数据丢失、设备损坏、安全事件或其他损害，NVIDIA 概不负责。

隔离层 (OpenShell)

开始之前需要了解什么

• Linux终端和SSH的基本使用
• 熟悉 Docker（权限，docker run）
• 对上述安全和风险部分的认识

先决条件

硬件和访问：

• 具有键盘和显示器或 SSH 访问权限的 DGX Spark (GB10)
• 来自 @BotFather 的 Telegram 机器人令牌（使用 /newbot 创建）—— 仅在需要 Telegram 机器人时才需要。请在运行安装程序之前准备好；板载向导会提示输入。

软件：

• 全新安装带有最新更新的 DGX 操作系统

开始之前验证您的系统：

head -n 2 /etc/os-release
nvidia-smi
docker info --format '{{.ServerVersion}}'

预计：Ubuntu 24.04、NVIDIA GB10 GPU、Docker 28.x+。

开始前做好准备

附属文件

所有必需的资源均由 NemoClaw 安装程序处理。无需手动克隆。

时间与风险

• 预计时间： 20--30 分钟（Ollama 和模型已下载）。首次模型下载会增加约 15--30 分钟，具体取决于网络速度。
• **风险级别：**中——您正在沙箱中运行人工智能智能体；隔离可以降低风险，但不能消除风险。使用干净的环境，不要连接敏感数据或生产账户。
• 最后更新： 2026 年 4 月 28 日
  • 适配 NemoClaw v0.0.22+：修订了 Telegram 设置，重命名了隧道命令，更新了卸载说明。

第一阶段：先决条件

这些步骤为 NemoClaw 准备一个新的 DGX Spark。如果 Docker、NVIDIA 运行时和 Ollama 已配置，请跳至第 2 阶段。

步骤 1. 配置 Docker 和 NVIDIA 容器运行时

OpenShell 的网关在 Docker 内运行 k3s。在 DGX Spark（Ubuntu 24.04，cgroup v2）上，必须使用 NVIDIA 运行时和主机 cgroup 命名空间模式配置 Docker。

为 Docker 配置 NVIDIA 容器运行时：

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

在 DGX Spark 上设置 OpenShell 所需的 cgroup 命名空间模式：

sudo python3 -c "
import json, os
path = '/etc/docker/daemon.json'
d = json.load(open(path)) if os.path.exists(path) else {}
d['default-cgroupns-mode'] = 'host'
json.dump(d, open(path, 'w'), indent=2)
"

重新启动 Docker：

sudo systemctl restart docker

验证 NVIDIA 运行时是否正常工作：

docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi

如果您在 docker 上收到权限被拒绝错误，请将您的用户添加到 Docker 组并在当前会话中激活新组：

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

这会立即应用组更改。或者，您可以注销并重新登录，而不是运行 newgrp docker。

步骤2.安装Ollama

安装奥拉玛：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

配置 Ollama 以侦听所有接口，以便沙箱容器可以访问它：

sudo mkdir -p /etc/systemd/system/ollama.service.d
printf '[Service]\nEnvironment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"\n' | sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

验证它正在运行并且在所有接口上均可访问：

curl http://0.0.0.0:11434

预期：Ollama is running。如果没有，则以 sudo systemctl start ollama 开头。

[！重要的]
始终通过 systemd (sudo systemctl restart ollama) 启动 Ollama — 不要使用 ollama serve &。手动启动的 Ollama 进程不会采用上面的 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 设置，并且 NemoClaw 沙箱将无法到达推理服务器。

步骤3.拉取 Nemotron 3 Super 模型

下载 Nemotron 3 Super 120B（~87 GB；可能需要 15--30 分钟，具体取决于网络速度）：

ollama pull nemotron-3-super:120b

短暂运行它以将权重预加载到内存中（输入 /bye 退出）：

ollama run nemotron-3-super:120b

验证模型是否可用：

ollama list

您应该在输出中看到 nemotron-3-super:120b。

第 2 阶段：安装并运行 NemoClaw

步骤 4. 安装 NemoClaw

这个命令可以处理所有事情：安装 Node.js（如果需要）、安装 OpenShell、克隆最新稳定的 NemoClaw 版本、构建 CLI 以及运行板载向导来创建沙箱。

curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bash

板载向导将引导您完成设置：

1. 沙箱名称 -- 选择一个名称（例如 my-assistant）。名称必须是小写字母数字，仅包含连字符。
2. 推理提供程序 - 选择本地 Ollama。
3. 模型 - 选择nemotron-3-super:120b。
4. 消息渠道 -- 如果您想使用 Telegram 机器人，请在此处选择 telegram，并在提示时粘贴您的机器人令牌。先通过 Telegram 中的 @BotFather 创建机器人（参见步骤 9）。如果跳过此步，您可以稍后重新运行安装程序，重新创建启用 Telegram 的沙箱。
5. 策略预设 - 出现提示时接受建议的预设（点击 Y）。

完成后您将看到如下输出：

──────────────────────────────────────────────────
Dashboard    http://localhost:18789/
Sandbox      my-assistant (Landlock + seccomp + netns)
Model        nemotron-3-super:120b (Local Ollama)
──────────────────────────────────────────────────
Run:         nemoclaw my-assistant connect
Status:      nemoclaw my-assistant status
Logs:        nemoclaw my-assistant logs --follow
──────────────────────────────────────────────────

[！重要的]
保存最后打印的标记化 Web UI URL——您将在第 8 步中需要它。它看起来像：
http://127.0.0.1:18789/#token=<long-token-here>

步骤 5. 连接到沙箱并验证推理

连接到沙箱：

nemoclaw my-assistant connect

您将看到 sandbox@my-assistant:~$ ——您现在位于沙盒环境中。

验证推理路由是否正常工作：

curl -sf https://inference.local/v1/models

预期：JSON 列表 nemotron-3-super:120b。

步骤 6. 与智能体交谈 (CLI)

仍在沙箱内，发送测试消息：

openclaw agent --agent main -m "hello" --session-id test

智能体将使用 Nemotron 3 Super 进行响应。对于本地运行的 120B 参数模型，首次响应可能需要 30--90 秒。

步骤 7. 交互式 TUI

启动交互式聊天会话的终端 UI：

openclaw tui

按 Ctrl+C 退出 TUI。

步骤8.退出沙箱并访问Web UI

退出沙箱返回主机：

exit

如果直接在 Spark 上访问 Web UI（连接键盘和显示器），请打开浏览器并导航到步骤 4 中的标记化 URL：

http://127.0.0.1:18789/#token=<long-token-here>

如果从远程计算机访问 Web UI，您需要设置 SSH 隧道。NemoClaw 板载向导已经在 Spark 上创建了 18789 端口转发，所以您只需从远程计算机做 SSH 隧道即可。

首先，找到 Spark 的 IP 地址。在 Spark 上运行：

hostname -I | awk '{print $1}'

这将打印主 IP 地址（例如 192.168.1.42）。您还可以在 Spark 桌面上的 设置 > Wi-Fi 或 设置 > 网络 中找到它，或者检查路由器的连接设备列表。

从远程计算机创建到 Spark 的 SSH 隧道（将 <your-spark-ip> 替换为上面的 IP 地址）：

ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 <your-user>@<your-spark-ip>

现在在远程计算机的浏览器中打开标记化的 URL：

http://127.0.0.1:18789/#token=<long-token-here>

[！重要的]
使用 127.0.0.1，而不是 localhost —— 网关来源检查需要完全匹配。

openshell forward stop 18789 my-assistant || true
openshell forward start 18789 my-assistant --background

第三阶段：Telegram 机器人

第 9 步：创建 Telegram 机器人

请在步骤 4 运行 NemoClaw 安装程序之前完成此步骤，以便向导提示时您已准备好机器人令牌。

打开 Telegram，找到 @BotFather，发送 /newbot，然后按照提示操作。复制它为您提供的机器人令牌，并在到达消息渠道步骤时粘贴到向导中。

步骤 10. 安装 cloudflared 并启动 Telegram 桥

Telegram 桥需要一个公网 webhook URL，以便 Telegram 能将消息投递到您的机器人。NemoClaw 使用 cloudflared 创建免费的 trycloudflare.com 隧道。

确保您位于 主机（不在沙箱内）。如果您位于沙箱内，请先运行 exit。

安装 cloudflared（DGX Spark 是 arm64）：

curl -L --output cloudflared.deb \
  https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-arm64.deb
sudo dpkg -i cloudflared.deb

启动隧道：

nemoclaw tunnel start

验证公网 URL 可用：

nemoclaw status

您应当看到 ● cloudflared 以及一个 trycloudflare.com 公网 URL（例如 https://assembled-peer-persian-kitty.trycloudflare.com）。

打开 Telegram，找到您的机器人，然后向其发送消息。机器人将其转发给智能体并回复。

nemoclaw tunnel stop && nemoclaw tunnel start

第 4 阶段：清理和卸载

步骤11.停止服务

停止 cloudflared 隧道：

nemoclaw tunnel stop

停止端口转发：

openshell forward list          # find active forwards
openshell forward stop 18789    # stop the dashboard forward

步骤12.卸载NemoClaw

通过 curl 运行卸载程序（与 NemoClaw README 保持一致）。它会删除所有沙箱、OpenShell 网关、Docker 容器/映像/卷、CLI 和所有状态文件。Docker、Node.js、npm 和 Ollama 均被保留。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash

卸载程序标志（通过 bash -s -- <flags> 传入）：

要非交互式地删除包括 Ollama 模型在内的所有内容：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash -s -- --yes --delete-models

卸载程序运行 6 个步骤：

1. 停止 NemoClaw 帮助程序服务和端口转发进程
2. 删除所有 OpenShell 沙箱、NemoClaw 网关和提供商
3. 删除全局 nemoclaw npm 包
4. 删除 NemoClaw/OpenShell Docker 容器、镜像和卷
5. 删除 Ollama 模型（仅适用于 --delete-models）
6. 删除状态目录（~/.nemoclaw、~/.config/openshell、~/.config/nemoclaw）和 OpenShell 二进制文件

有用的命令

sudo sh -c 'sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches'

有关最新的已知问题，请查看 DGX Spark 用户指南。