
Aceleração de IA com OpenClaw
A NVIDIA publicou um novo guia técnico que ensina como executar o OpenClaw localmente em computadores equipados com GPUs GeForce RTX e NVIDIA RTX. O assistente é um agente de IA do tipo “local-first”, permitindo que o processamento ocorra diretamente no hardware do usuário, garantindo maior privacidade ao acessar arquivos e e-mails pessoais.
O tutorial detalha a configuração do ambiente no Windows por meio do WSL (Subsistema Windows para Linux) e a integração com ferramentas de modelos de linguagem como o LM Studio e Ollama. Dependendo da capacidade de memória de vídeo (VRAM) da GPU, o sistema pode rodar modelos que variam de 4 bilhões de parâmetros (em placas de 8 GB a 12 GB) até o robusto gpt-oss-120B no hardware NVIDIA DGX Spark.
Vantagens do processamento local no OpenClaw
A execução local do OpenClaw aproveita os Tensor Cores das placas RTX para acelerar a inferência de LLMs (Large Language Models). Com o suporte a bibliotecas otimizadas como CUDA, Llama.cpp e Ollama, os fluxos de trabalho se tornam mais responsivos, eliminando a necessidade de enviar dados sensíveis para servidores na nuvem.
Na prática, o agente permite automatizar tarefas rotineiras, como redação de mensagens e gerenciamento de calendários, além de gerar relatórios baseados em buscas na web combinadas com o contexto de documentos armazenados no PC. O guia completo pode ser acessado no blog oficial RTX AI Garage.
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