--- title: "Setup Simples: OpenClaw + Ollama no Seu PC (15 Minutos)" url: "https://openclaw.ia.br/local/simples/" markdown_url: "https://openclaw.ia.br/local/simples.MD" description: "O jeito mais fácil de rodar IA 100% local. Instale Ollama, baixe um modelo, configure OpenClaw. 15 minutos, zero cloud, zero custo de API." date: "" author: "" --- # Setup Simples: OpenClaw + Ollama no Seu PC (15 Minutos) O jeito mais fácil de rodar IA 100% local. Instale Ollama, baixe um modelo, configure OpenClaw. 15 minutos, zero cloud, zero custo de API.
⏱ 15 minutos · Iniciante · 100% Local
O jeito mais fácil de ter IA 100% no seu computador. Sem Docker, sem cloud, sem API paga. Só dois programas: **Ollama** (roda o modelo de IA) e **OpenClaw** (conecta com WhatsApp, Telegram, etc).
### TL;DR — Só os Comandos ```bash # 1. Instalar Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 2. Baixar modelo (2GB, ~2 minutos) ollama pull llama3.2:3b # 3. Instalar OpenClaw npm install -g openclaw@latest # 4. Configurar (escolha "ollama" como provider) openclaw onboard --install-daemon ``` **Pronto!** Seu assistente IA agora roda 100% local.
--- ## O Que Você Vai Ter ``` ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │ Você │ ──► │ OpenClaw │ ──► │ Ollama │ │ WhatsApp │ │ Gateway │ │ Llama 3.2 3B │ │ Terminal │ │ :3434 │ │ :11434 │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ Tudo no seu PC. Nenhum dado sai. ``` **Resultado:** Um assistente de IA que responde no WhatsApp, Telegram ou Discord — sem que nenhuma mensagem passe por servidores externos. --- ## Requisitos | Requisito | Mínimo | Recomendado | |-----------|--------|-------------| | **RAM** | 8GB | 16GB | | **Disco** | 5GB livres | 10GB livres | | **CPU** | Qualquer moderno | 8+ cores | | **GPU** | Não precisa | NVIDIA 6GB+ (acelera muito) | | **Node.js** | 22+ | 24 LTS | | **Sistema** | macOS, Linux, Windows WSL2 | Linux 64-bit | > ** Mac M1/M2/M3?** Excelente para IA local! A GPU integrada acelera o Ollama automaticamente. --- ## Passo 1: Instalar Ollama [Ollama](https://ollama.com) é o motor que roda modelos de IA localmente. Instalação em 1 comando: **Linux:** ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` **macOS:** ```bash # Com Homebrew brew install ollama # Ou baixe: https://ollama.com/download/mac ``` **Windows (WSL2):** ```bash # Dentro do WSL2 Ubuntu: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` **Verifique:** ```bash ollama --version # Deve mostrar: ollama version 0.x.x ``` --- ## Passo 2: Baixar um Modelo Agora baixe o modelo de IA que vai rodar no seu computador: ```bash # Recomendado para começar (2GB, roda em qualquer PC com 8GB RAM) ollama pull llama3.2:3b ``` ### Qual modelo escolher? | Modelo | Tamanho | RAM Usada | Velocidade | Qualidade | Para Quem | |--------|---------|-----------|-----------|-----------|-----------| | `llama3.2:3b` | 2GB | ~3GB | Rápido | Boa | Iniciantes, PCs modestos | | `llama3.1:8b` | 4.7GB | ~6GB | Médio | Muito boa | Uso geral, 16GB RAM | | `qwen2.5:7b` | 4.4GB | ~6GB | Médio | Muito boa | Bom em português | | `qwen2.5:14b` | 8.9GB | ~12GB | Lento | Excelente | Com GPU, 16GB+ RAM | | `phi3:mini` | 2.3GB | ~3GB | Muito rápido | Razoável | Raspberry Pi, PCs fracos | > **Dica:** Comece com `llama3.2:3b`. Depois você baixa outros e alterna facilmente. --- ## Passo 3: Testar o Ollama Antes de conectar ao OpenClaw, confirme que o Ollama funciona: ```bash ollama run llama3.2:3b "Olá! Me diga uma curiosidade sobre o Brasil" ``` Deve responder em alguns segundos. Se respondeu, o motor de IA está funcionando.
**Não respondeu?** - **"command not found"** → Feche e abra o terminal - **"model not found"** → Execute `ollama pull llama3.2:3b` primeiro - **Lento demais** → Tente `phi3:mini` (menor e mais rápido)
--- ## Passo 4: Instalar OpenClaw Se ainda não tem, instale Node.js 22+ e depois o OpenClaw: ```bash # Se não tem Node.js: curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh | bash # Feche e abra o terminal, depois: nvm install 24 # Instalar OpenClaw npm install -g openclaw@latest ``` --- ## Passo 5: Configurar OpenClaw para Ollama Execute o wizard e escolha **Ollama** como provider de IA: ```bash openclaw onboard --install-daemon ``` Quando perguntar qual provider/modelo usar, selecione: - **Provider:** Ollama - **Modelo:** llama3.2:3b (ou o que você baixou) - **Canal:** WhatsApp, Telegram, ou o que preferir ### Configuração manual (alternativa) Se preferir editar o arquivo de configuração diretamente: ```bash nano ~/clawd/config.yaml ``` ```yaml # config.yaml — 100% Local agents: defaults: model: primary: "ollama/llama3.2:3b" ollama: baseUrl: "http://localhost:11434" timeout: 120 # modelos locais podem ser mais lentos ``` Reinicie o gateway: ```bash openclaw gateway restart ``` --- ## Passo 6: Testar Tudo Junto Conecte seu canal (WhatsApp, Telegram, etc) e envie uma mensagem: > "Olá! Quem é você?" Se respondeu — **parabéns!** Você tem um assistente de IA 100% local funcionando. Nenhum dado saiu do seu computador. ```bash # Verificar status openclaw gateway status # Deve mostrar: running # Ver logs em tempo real openclaw gateway logs -f ```
### Funcionou! Seu Assistente IA é 100% Local Nenhuma mensagem sai do seu PC. Zero custo de API. Use quanto quiser. **Próximos passos:** - [Personalizar com SOUL.md →](/tutoriais/personalizar-soul/) - [Configurar memória →](/tutoriais/configurar-memoria/) - [Ver receitas de automação →](/receitas/)
--- ## Modo Híbrido (Opcional) Quer o melhor dos dois mundos? Use Ollama para tarefas simples e Claude/GPT para tarefas complexas: ```yaml # config.yaml — Modo Híbrido agents: defaults: model: primary: "ollama/llama3.2:3b" # Padrão: local e grátis fallback: "anthropic/claude-sonnet" # Backup: melhor qualidade rules: - match: "resumir|traduzir|lembrete" model: "ollama/llama3.2:3b" # Tarefas simples → local - match: "analisar|código|complexo" model: "anthropic/claude-sonnet" # Tarefas complexas → API ``` > Saiba mais: [Como Usar OpenClaw com Modelos Locais](/blog/openclaw-modelos-locais-ollama-guia/) --- ## Dicas de Performance ### Acelerando com GPU Se tem uma placa NVIDIA: ```bash # Verificar se Ollama detectou sua GPU ollama ps # Deve mostrar "gpu" na coluna de processador ``` O Ollama detecta GPUs NVIDIA automaticamente. Macs M1/M2/M3 também usam GPU Metal automaticamente. ### Otimizações - **Feche programas pesados** enquanto usa — o modelo precisa de RAM - **Use quantização Q4** (padrão) para melhor velocidade vs qualidade - **Limite o contexto** se ficar lento: `num_ctx: 2048` no config (padrão é 4096) - **SSD é importante** — a primeira carga do modelo lê do disco --- ## Troubleshooting
Ollama não inicia ```bash # Verificar se está rodando systemctl status ollama # Linux brew services info ollama # macOS # Reiniciar systemctl restart ollama # Linux brew services restart ollama # macOS ```
Modelo muito lento - Troque para um modelo menor: `ollama pull phi3:mini` - Atualize o config: `primary: "ollama/phi3:mini"` - Verifique RAM livre: `free -h` (Linux) ou Activity Monitor (macOS) - Feche abas do navegador — Chrome consome muita RAM
Erro "connection refused" no OpenClaw O Ollama não está acessível na porta 11434: ```bash # Verificar se Ollama está ouvindo curl http://localhost:11434/api/version # Se não responder, reinicie: ollama serve ```
"Out of memory" (sem memória) O modelo é grande demais para seu PC. Soluções: 1. Use um modelo menor: `ollama pull phi3:mini` (2.3GB) 2. Feche outros programas 3. Aumente o swap: `sudo swapon --show`
--- ## Próximos Passos - [**Docker Compose** → Mais robusto, containers gerenciados](/local/docker-compose/) - [**Offline Total** → Sem internet nenhuma, air-gapped](/local/offline-total/) - [**Raspberry Pi 5** → Servidor dedicado 24/7](/local/raspberry-pi/) - [Voltar ao hub de guias locais →](/local/) --- ## Leia Também - [Ollama — IA 100% Privada](/modelos/ollama/) - [Modelos Locais: Guia Completo](/blog/openclaw-modelos-locais-ollama-guia/) - [IA com Privacidade: Por Que Importa](/blog/privacidade-ia-local-openclaw/) - [Quanto Custa Usar o OpenClaw?](/blog/quanto-custa-openclaw-analise-tokens/) — Com local, o custo é $0 - [Glossário: Modelo Local](/glossario/modelo-local/)