OpenClaw sur Clore

Déployez l’assistant IA OpenClaw sur un serveur GPU de Clore.ai — toujours actif, accéléré par GPU, avec intégration Telegram/Discord, inférence LLM locale et capacités vocales.

Aperçu

OpenClaw est une plateforme d'agents IA open-source qui se connecte à Claude, GPT, Gemini et des modèles locaux — agissant comme un assistant IA personnel sur Telegram, Discord, WhatsApp et plus. L'exécuter sur un serveur Clore.ai vous offre :

• Disponibilité 24/7 — pas de mise en veille de l'ordinateur portable, pas de déconnexions

• Accélération GPU — inférence LLM locale (Ollama, vLLM), STT Whisper, TTS, génération d'images

• Faible coût — louez exactement le matériel dont vous avez besoin, payez à l'heure

• Contrôle total — accès root, prise en charge de Docker, n'importe quelle pile logicielle

Pourquoi Clore + OpenClaw ?

Fonctionnalité	Ordinateur portable	VPS traditionnel	Serveur Clore.ai
Toujours actif	❌	✅	✅
GPU disponible	Limité	❌ ou $$$	✅ à partir de 0,10 $/h
Inférence LLM locale	Lent	CPU seulement	Pleine vitesse GPU
Voix (Whisper/TTS)	✅	Lent (CPU)	✅ Temps réel
Root + Docker	✅	✅	✅
Facturation horaire	N/A	Mensuel	✅ À l'heure

Matériel recommandé

Cas d'utilisation	GPU	VRAM	RAM	Coût estimé
Assistant de base (API uniquement, pas de modèles locaux)	N'importe lequel / CPU seulement	—	8 Go+	0,05–0,15 $/h
LLM local 7–8B (Ollama + Llama 3.1 8B)	RTX 3060/3070	12 Go	16 Go+	0,10–0,25 $/h
LLM local 70B (vLLM + Llama 3.1 70B)	RTX 4090 / A100	24–80 Go	64 Go+	0,30–1,00 $/h
Pile complète (LLM + Whisper + TTS + génération d'images)	RTX 4090	24 Go	32 Go+	0,25–0,50 $/h

Astuce : Si vous n'avez besoin d'OpenClaw qu'en tant qu'assistant cloud utilisant des modèles API (Claude, GPT), vous n'avez pas besoin de GPU du tout — un serveur CPU bon marché suffit. Ajoutez un GPU lorsque vous souhaitez l'inférence locale.

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Étape 1 : Louer un serveur sur Clore.ai

1.1 Parcourir le Marketplace

Aller à clore.ai/marketplace et filtrez selon vos exigences :

• Pour un assistant de base : Triez par prix, choisissez n'importe quel serveur Ubuntu bon marché

• Pour un LLM local : Filtrez par GPU (par ex. RTX 4090), assurez-vous ≥24 Go de VRAM

• OS : Choisir Ubuntu 22.04 ou Ubuntu 24.04 (meilleure compatibilité)

1.2 Créer une commande

1. Sélectionnez le serveur → Louer

2. Choisir À la demande (horaire) ou Spot (moins cher mais peut être surenchéri)

3. Sélectionnez l'image Docker : ubuntu:22.04 ou nvidia/cuda:12.4.0-runtime-ubuntu22.04 (si vous avez besoin de GPU)

4. Définissez la clé publique SSH (ou utilisez un mot de passe — clé SSH recommandée)

5. Confirmez la commande

1.3 Se connecter via SSH

Une fois le serveur en fonctionnement, trouvez les détails de connexion SSH dans votre Commandes page :

ssh root@<server-ip> -p <port>

Remarque : Les serveurs Clore utilisent des conteneurs Docker, vous obtenez donc un accès root à l'intérieur du conteneur. Le port SSH peut être non standard (par ex. 50022) — vérifiez les détails de votre commande.

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Étape 2 : Installer OpenClaw

2.1 Installer Node.js 22+

# Mettre à jour les paquets système
apt update && apt upgrade -y

# Installer Node.js 22 via NodeSource
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs

# Vérifier
node --version   # Devrait afficher v22.x.x
npm --version

2.2 Installer OpenClaw

Option A : Script d'installation (recommandé)

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Le script installe l'outil CLI, lance l'onboarding et démarre la passerelle.

Option B : Installation manuelle via npm

npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon

2.3 Lancer l'assistant d'onboarding

Si vous avez utilisé le script d'installation, l'onboarding s'exécute automatiquement. Sinon :

openclaw onboard --install-daemon

L'assistant vous demandera de :

1. Configurer l'authentification — collez votre clé API Anthropic ou connectez-vous via OAuth

2. Choisir un canal — jeton de bot Telegram, Discord, WhatsApp, etc.

3. Configurer la passerelle — port, liaison, sécurité

Pour Telegram : Créez un bot via @BotFather, copiez le jeton et collez-le pendant l'onboarding.

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Étape 3 : Configurer pour un fonctionnement toujours actif

3.1 Démarrer la passerelle en tant que service

# Vérifier si la passerelle fonctionne
openclaw gateway status

# La démarrer (si elle ne fonctionne pas déjà)
openclaw gateway start

# Vérifier qu'elle est saine
openclaw status

3.2 La garder en marche avec systemd (recommandé)

Si OpenClaw n'a pas auto-installé le service systemd :

# Créer un fichier de service systemd
cat > /etc/systemd/system/openclaw.service << 'EOF'
[Unit]
Description=OpenClaw Gateway
After=network.target

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway --port 18789
Restart=always
RestartSec=10
Environment=NODE_ENV=production
WorkingDirectory=/root

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# Activer et démarrer
systemctl daemon-reload
systemctl enable openclaw
systemctl start openclaw

# Vérifier le statut
systemctl status openclaw

3.3 Alternative : Screen/tmux (Rapide & Simple)

# Installer screen
apt install -y screen

# Démarrer OpenClaw dans une session screen détachée
screen -dmS openclaw openclaw gateway --port 18789

# Se rattacher plus tard
screen -r openclaw

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Étape 4 : Configuration GPU (Optionnel — Pour modèles locaux)

Ignorez cette section si vous utilisez uniquement des modèles basés sur API (Claude, GPT, etc.).

4.1 Vérifier l'accès GPU

# Vérifier si les pilotes NVIDIA sont disponibles
nvidia-smi

Si nvidia-smi fonctionne, votre GPU est prêt. La plupart des images CUDA Clore sont préconfigurées.

4.2 Installer Ollama (Inférence LLM locale)

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

# Démarrer Ollama
ollama serve &

# Récupérer un modèle
ollama pull llama3.1:8b        # 8B — tient dans 12Go de VRAM
# ollama pull llama3.1:70b     # 70B — nécessite 48Go+ de VRAM
# ollama pull qwen2.5:32b      # 32B — nécessite 24Go de VRAM

Configurer OpenClaw pour utiliser Ollama comme fournisseur — voir le guide Ollama pour les détails.

4.3 Installer Whisper (Transcription vocale)

Pour la reconnaissance vocale accélérée par GPU :

pip install faster-whisper

# Ou utilisez WhisperX pour une meilleure précision
pip install whisperx

Voir le guide WhisperX pour l'installation complète.

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Étape 5 : Sécurité & Accès à distance

5.1 Sécuriser la passerelle

Par défaut, la passerelle se lie à loopback (127.0.0.1). Pour un accès à distance :

Option A : Tunnel SSH (le plus sécurisé)

Depuis votre ordinateur portable :

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@<server-ip> -p <port>

Puis ouvrez http://127.0.0.1:18789/ dans votre navigateur.

Option B : Accès direct protégé par token

Éditez ~/.openclaw/config.json5:

{
  gateway: {
    bind: "lan",       // Écouter sur toutes les interfaces
    port: 18789,
    auth: {
      token: "votre-token-secret-ici"  // Requis pour l'accès à distance !
    }
  }
}

⚠️ Toujours définir un token si liaison à lan. Sans cela, n'importe qui peut accéder à votre passerelle.

5.2 Configuration du pare-feu

# Installer UFW
apt install -y ufw

# Autoriser SSH (utilisez votre port SSH Clore)
ufw allow <ssh-port>/tcp

# Autoriser la passerelle OpenClaw (uniquement si vous utilisez l'accès direct)
ufw allow 18789/tcp

# Activer le pare-feu
ufw enable

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Étape 6 : Persistance & Sauvegardes

6.1 Répertoires importants

Chemin	Contenu
~/.openclaw/	Configuration, auth, état, profils d'agents
~/.openclaw/workspace/	MEMORY.md, notes quotidiennes, compétences, outils
~/.openclaw/agents/	Configurations multi-agents (si utilisation d'équipes)

6.2 Script de sauvegarde

Créez une sauvegarde simple pour protéger votre configuration :

cat > /root/backup-openclaw.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
BACKUP_DIR="/root/openclaw-backups"
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
tar czf "$BACKUP_DIR/openclaw-$TIMESTAMP.tar.gz" \
  ~/.openclaw/config.json5 \
  ~/.openclaw/workspace/ \
  ~/.openclaw/agents/ \
  ~/.openclaw/identity/
echo "Sauvegarde enregistrée : $BACKUP_DIR/openclaw-$TIMESTAMP.tar.gz"
EOF
chmod +x /root/backup-openclaw.sh

# Exécuter quotidiennement via cron
(crontab -l 2>/dev/null; echo "0 4 * * * /root/backup-openclaw.sh") | crontab -

6.3 Migration entre serveurs

Si vous devez passer à un autre serveur Clore :

# Sur l'ancien serveur — exporter
tar czf /tmp/openclaw-migration.tar.gz ~/.openclaw/

# Transférer vers le nouveau serveur
scp -P <port> /tmp/openclaw-migration.tar.gz root@<new-server-ip>:/tmp/

# Sur le nouveau serveur — importer
tar xzf /tmp/openclaw-migration.tar.gz -C /
openclaw gateway start

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Configurations d'exemple

Bot Telegram basique (Pas de GPU)

Configuration la moins chère — juste un assistant alimenté par API :

Serveur : N'importe quel Ubuntu, pas de GPU requis
Coût : ~0,05–0,15 $/h (3–10 $/mois)
Config : clé API Anthropic + jeton de bot Telegram

Station de travail IA (GPU)

Fonctionnalités complètes avec modèles locaux :

Serveur : RTX 4090, 24Go VRAM, 32Go RAM
Coût : ~0,25–0,50 $/h
Pile : OpenClaw + Ollama (Llama 3.1 70B) + WhisperX + Coqui TTS

Équipe multi-agents

Exécutez une équipe d'agents IA spécialisés :

Serveur : RTX 4090 ou GPU double
Coût : ~0,30–0,60 $/h
Pile : OpenClaw multi-agent (5+ agents) + Ollama + compétences partagées

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Dépannage

La passerelle ne démarre pas

# Vérifier les journaux
openclaw gateway status
journalctl -u openclaw -n 50

# Correction courante : port déjà utilisé
lsof -i :18789
kill <pid>
openclaw gateway start

GPU non détecté

# Vérifier les pilotes NVIDIA
nvidia-smi

# Si non trouvé, vous pourriez avoir besoin de l'image Docker CUDA
# Re-créer la commande avec nvidia/cuda:12.4.0-runtime-ubuntu22.04

Connexions coupées au redémarrage du serveur

Les instances spot Clore peuvent être récupérées. Pour une opération persistante :

• Utilisez la tarification à la demande (pas spot) Configurez le service systemd (redémarrage automatique)

• Conservez des sauvegardes (le script de sauvegarde ci-dessus)

• Envisagez un serveur dédié/réservé pour les charges critiques

• Problèmes de version Node.js

# Vérifier la version

node --version
# Si inférieure à v22, réinstallez

Conseils & Bonnes pratiques
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs

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Commencez bon marché

1. — Utilisez d'abord un serveur CPU basique. Ajoutez un GPU lorsque vous avez besoin d'inférence locale. Utilisez on-demand pour la production

2. — Spot est moins cher mais peut être interrompu. On-demand garantit la disponibilité. Sauvegardez régulièrement

3. — Votre contient toute la mémoire et les configurations. ~/.openclaw/workspace/ Surveillez les coûts

4. — Vérifiez régulièrement votre tableau de bord Clore. Configurez des alertes de dépenses si disponible. Utilisez l'interface Control

5. — Accédez via tunnel SSH à pour la gestion via le web. http://127.0.0.1:18789/ Combinez avec des modèles API

6. — Même avec un serveur GPU, utilisez Claude/GPT via API pour l'agent principal et des modèles locaux pour des tâches spécifiques (embeddings, transcription). Lectures complémentaires

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Prise en main d'OpenClaw

• Guide d'hébergement VPS OpenClaw

• Configuration Docker OpenClaw

• Ollama sur Clore

• vLLM sur Clore

• Comparaison GPU & Tarification

• Comparaison GPU & Tarification