Docker på Windows for at køre OpenClaw uden komplikationer

Installationen af OpenClaw på Windows kan være problematisk, men ved at bruge Docker kan man undgå fejl og sikre et stabilt miljø for AI-applikationer.

Vi forsøgte at installere OpenClaw direkte på Windows, og resultatet var en katastrofe. På få timer havde vi et helt kaotisk Python-miljø med biblioteksfejl, der ikke opdaterede, og systemvariabler, der skabte konflikter med andre programmer. Udviklerne af disse værktøjer glemmer ofte, at ikke alle er Linux-systemadministratorer eller har dedikerede servere. For en almindelig bruger kan det blive et mareridt at prøve en open source AI med fejlede installationer. Vi måtte formattere en partition for at komme tilbage til normaliteten, men vi indså, at den smarteste måde at gå videre på er at bruge et isoleret system. Praktisk talt har vi skabt en boble, hvor agenten kan køre uden at røre ved en eneste fil i vores operativsystem.

Forstå Docker med et simpelt eksempel

Forestil dig Docker som et system med forseglede kasser. I stedet for at sprede filerne fra et program i hver hjørne af harddisken, er alt, hvad softwaren behøver for at fungere, inde i en enkelt kasse. Hvis programmet beslutter at lave skade, eller hvis installationen går galt, skal vi ikke bekymre os om at rense registreringsdatabasen eller lede efter forældreløse filer. Vi skal bare smide kassen væk, og computeren forbliver ren som før.

I modsætning til de gamle virtuelle maskiner, som var langsomme, fordi de skulle simulere en hel computer, er disse kasser (i slang kaldet containere) lette. De bruger kernen i det operativsystem, vi allerede har, men skaber en usynlig mur mellem programmet og vores personlige data. Det er den standardmetode, der anvendes af dem, der driver store websteder, og det er den eneste sunde måde at teste software til kunstig intelligens uden at risikere at gøre Windows ustabilt.

Trin til installation på Windows

For at køre disse kasser på Microsoft kræves et program, der fungerer som oversætter. Det obligatoriske valg er Docker Desktop (også tilgængelig som app fra Microsoft Store). Det er grænsefladen, der lader os styre alt med musen i stedet for at skrive kodelinjer.

• Vi downloader installationsprogrammet fra den officielle hjemmeside og starter det med standardindstillingerne.
• Programmet vil bede os om at aktivere WSL2. Det er et stykke Linux, som Microsoft har indført i Windows for at lad containerne køre hurtigt. Uden det ville alt være langsomt.
• Genstart af PC'en er obligatorisk for at aktivere disse ændringer.
• Vi åbner appen og venter på, at ikonet nederst til venstre bliver grønt. Når det sker, er motoren tændt, og vi kan begynde.

Køre OpenClaw i total sikkerhed

OpenClaw er en AI-agent, der kan læse e-mails og håndtere Telegram. At køre den frit på PC'en er risikabelt, fordi agenten har skriveadgang. At placere den i en container betyder, at den kun kan læse det, vi vælger at dele med den.

For at starte den er der ikke behov for manuel konfiguration. Vi åbner Windows-terminalen (PowerShell eller Prompt) og indsætter denne kommando.

• docker run -d -p 18789:18789 -v openclaw-data:/root/.openclaw --name agente-ia ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
• Efter at have trykket på enter, downloader systemet alt det nødvendige. Tiderne afhænger af hastigheden på forbindelsen.
• Når det er færdigt, skal vi blot skrive http://localhost:18789 i browseren for at få adgang til kontrolpanelet og indtaste API-nøglerne.

Nogle gange fryser den nyeste version af OpenClaw på velkomstskærmen og lader os ikke komme videre. Løsningen fra WindowsOnlineSolutions til at løse denne blokering er at gå til brugerens mappe i Windows, finde den skjulte mappe .openclaw, åbne filen pending.json med notesblok og ændre værdien silent fra false til true. Dette trick tvinger tjenesten til at starte ved at springe den grafiske fejl over.

Andre værktøjer at prøve med containerne

Nu hvor motoren er tændt, kan vi installere andre værktøjer uden at beskytte systemet. Der findes alternativer, der ændrer måden at bruge AI på computeren.

Open WebUI er sandsynligvis...

Den bedste grænseflade for dem, der ønsker at bruge lokale sprogmodeller. I stedet for at installere tusinde Python-pakker lancerer vi det i en container og har en klon af ChatGPT, der kører på vores hardware, hvilket sikrer, at ingen data forlader hjemmet.

Portainer er værktøjet til dem, der hader terminalen. Det giver os mulighed for at se, hvor mange gigabyte RAM hver enkelt softwareboks bruger, og at slukke for det hele med et klik, så vi undgår, at PC'en bliver langsom, mens vi arbejder på noget andet.

Dubber og almindelige problemer

• PC'en er blevet langsommere. Docker bruger RAM, selv når vi ikke bruger programmerne. Hvis du ikke tester AI, så luk appen fra proceslinjen for at frigøre cirka to gigabyte hukommelse.
• Plads på harddisken er udløbet. Containere gemmer data i et virtuelt drev, der vokser over tid. For at genvinde plads, gå ind i indstillingerne for Docker Desktop og rydde op i ubrugte volumener.
• Adgang til AI fra smartphones. Som standard kører programmerne kun på localhost, så de er kun synlige på PC'en. For at bruge dem eksternt skal der konfigureres en sikker tunnel, men pas på med ikke at eksponere PC'en for alle på internettet.
• Minimale krav. Dem med kun 8 GB RAM vil have svært ved det. I det tilfælde er det bedst at bruge meget lette versioner af modellerne eller overveje at købe mere hukommelse, da virtualisering kræver ressourcer.

Efter nogle tests har jeg indset, at den egentlige kamp i dag ikke længere er at finde den bedste software, men at installere den uden at PC'en bliver fyldt med fejl. Docker virker til at være en ekstra komplikation i starten, men det er faktisk den eneste måde at bevare sin mentale sundhed på. Mit råd er aldrig at installere "nude" AI-software på Windows, medmindre du er 100 procent sikker på, hvad de skriver i systemfilerne. Bedre at bruge ti minutter på at konfigurere en container end at spilde tre på at geninstallere Windows, fordi en autonom agent har besluttet at rydde op i de forkerte mapper.