ทดลอง ติดตั้งใช้งาน OpenClaw บน Local PC/Notebook ด้วย Ubuntu

ทดลอง ติดตั้งใช้งาน OpenClaw บน Local PC/Notebook ด้วย Ubuntu

🧠 แนวคิดก่อนติดตั้ง

OpenClaw is a personal AI assistant you run on your own devices.

https://openclaw.ai/

OpenClaw เป็น AI agent + automation system
 จะต้องมีองค์ประกอบหลัก:

  • Python (backend)

  • Node.js (frontend บางส่วน)

  • LLM backend (เช่น local model หรือ API)

  • Playwright / browser automation

What you need

Hardware

  • Local PC or Notebook with Ubuntu support. ( We've tested on Ubuntu 22.04.5 LTS )

Software 

  • Node.js — Node 24 recommended (Node 22.14+ also supported)

  • LLM API key from a model provider (Anthropic, OpenAI, Google, etc.) 

    — onboarding will prompt you 

Install OpenClaw

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



Run onboarding

openclaw onboard --install-daemon

 

Security First.

Openclaw doctor Config


Gateway Service Config



Gateway Connection


Verify the Gateway is running

openclaw gateway status




Open the dashboard

















 

 

Uninstall OpenClaw


1. Stop the Gateway Service

Ensure the service is not running: 

openclaw gateway stop


2. Run the Official Uninstaller

Use the CLI to uninstall the gateway and related components: 

openclaw uninstall --all --yes --non-interactive


3. Remove the CLI Package

If you installed it globally via npm, remove it: 

npm rm -g openclaw

# Or if using pnpm/bun:

# pnpm remove -g openclaw

# bun remove -g openclaw


4. Remove Residual Files and Folders

Clean up configuration files and workspace data: 

rm -rf ~/.openclaw

rm -rf ~/.config/openclaw  # If it exists

rm -rf ~/.molthub       # If installed


5. Remove Systemd Service

If the service remains, manually disable and remove it: 

systemctl --user disable --now openclaw-gateway.service

rm -f ~/.config/systemd/user/openclaw-gateway.service

systemctl --user daemon-reload


6. Verification

Ensure no processes are still running: 

ps aux | grep openclaw

systemctl --user list-units | grep openclaw

 

Reference

OpenClaw Getting Started https://docs.openclaw.ai/start/getting-started


Adun Nantakaew อดุลย์ นันทะแก้ว

LINE : adunnan


 

ความคิดเห็น

แสดงความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

Eval Llama v3.1 8B ,70B Model with Thai Language

รูปภาพ
Eval Llama v3.1 8B ,70B  ด้วย ข้อสอบภาษาไทย   เทียบกับ llama3-typhoon ทดสอบ การใช้งาน llama v3.1 ที่ว่า support ภาษาไทย จะทำข้อสอบ ภาษาไทยได้ดีแค่ไหน มาดูกัน ข้อสอบ • 04_investment_consult • 05_facebook_beleble_th_200 • 06_xcopa_th_200 • 07_xnli2.0_th_200 • 08_onet_m3_thai • 09_onet_m3_social • 10_onet_m3_math • 11_onet_m3_science • 12_onet_m3_english • 13_onet_m6_thai • 14_onet_m6_math • 15_onet_m6_social • 16_onet_m6_science • 17_onet_m6_english Code ทดสอบ มาจาก  OpenThaiGPT - Thai Exams Eval https://github.com/OpenThaiGPT/openthaigpt_eval การทดสอบด้วยการทำข้อสอบแบบ Multiple Choice ภาษาไทย ทดสอบบนชุดข้อสอบที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ทดสอบแบบ Zero-shot Learning, โค้ดการทดสอบและเนื้อหาข้อสอบสามารถทำตามได้ที่นี่ ข้อมูลของ ข้อสอบ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZtP5Jkx0IvCWNPQhMKitZszGnLKqvEDEf0OKdmQiXjA/edit#gid=1181424412 ผลการทดสอบ ผลการทดสอบ Average Code การทดสอบ code การ plot Graph Adun Nantakaew อดุลย์ นันทะแก้ว LINE : adunnan Facebook : https://www.facebook.co...
อ่านเพิ่มเติม

Llama3 Typhoon v1.5 (scb10x) LLM

รูปภาพ
Llama3 Typhoon v1.5 (scb10x) LLM   Typhoon-1.5 models come in 8B and 72B sizes These models are built on the 8B Llama3 and 72B Qwen base models,  8B weights released under the Meta Llama 3 Community License ; 72B weights released under the Tongyi Qianwen License Performance To gain insight into Typhoon’s performance, we evaluated it using multiple-choice exam: Language & Knowledge Capabilities: We assessed Typhoon on multiple-choice question answering datasets, including ThaiExam , M3Exam , and MMLU . The ThaiExam dataset was sourced from standard examinations in Thailand, including ONET, TGAT, TPAT, and A-Level. M3Exam is a benchmark for Southeast Asian countries, including Thailand. MMLU is a standard benchmark for language models in English. Typhoon-1.5X is an eXperimental model designed for application use cases, featuring improved capabilities in Retrieval-Augmented Generation (RAG) , constrained generation , and reasoning in order to achieve competitive performa...
อ่านเพิ่มเติม

LLAMA-CPP-PYTHON on RTX4060 GPU

รูปภาพ
LLAMA-CPP-PYTHON on NVIDIA RTX4060 GPU We try to use llama-cpp-python library with many OS. Windows 11 Ubuntu 22.04 and Colab ( ubuntu 22.04 also ) Llama-cpp-python library with RTX4060 GPU on Windows11 Install NVDIA GPU Driver. we use driver version 537.24 then check nvidia-smi command for check your GPU. Install CUDA Toolkit.    https://developer.nvidia.com/cuda-downloads we use CUDA 12.1 version make sure your cuda is work fine with nvcc command. We use Python 3.11.7 check python and pip with command line. Install Pytorch  https://pytorch.org/get-started/locally/ check pip list and check cuda available on your GPU with python shell. if false it cannot use with NVIDIA GPU. find your problem.  Install llama-cpp-python  https://pypi.org/project/llama-cpp-python/ with CUDA 12.1 use this command. on Jul 2,2024 version 0.2.81 but we use only 0.2.75 it's work fine. ( 0.2.81 not test on Windows11 yet )  pip install llama-cpp-python \ --extra-index-url htt...
อ่านเพิ่มเติม