Как развернуть AI-агента OpenClaw на облачном сервере с GPU

Хотите создать собственного ИИ-ассистента, который будет писать код, анализировать данные, управлять инфраструктурой или решать другие сложные задачи? OpenClaw — это гибкая платформа для построения автономных AI-агентов, поддерживающая любые модели: от публичных API до ваших приватных эндпоинтов с закрытыми LLM.

Арендуя облачный сервер с GPU в immers.cloud, вы получаете готовую среду для запуска OpenClaw — без возни с драйверами, зависимостями и настройкой железа. Это идеальное решение для тех, кто ищет сервер для разработки, но не хочет тратить время на настройку и поддержание инфраструктуры.

В нашем маркетплейсе образов уже доступен OpenClaw. Его настройка не требует жесткой технической экспертизы. Просто следуйте этой простой инструкции.

При создании виртуальной машины с образом OpenClaw на Ubuntu 24.04 в поле «Пользовательские данные» (user data) автоматически подставляется пресет конфигурации, включающий настройки для работы с моделью Qwen3-Coder-Next.

⚠️ Важно: сам образ не содержит предзаписанной конфигурации — она добавляется только при создании виртуальной машины через веб-интерфейс.

Если вы хотите использовать другую модель — отредактируйте конфигурационный файл после запуска, как описано ниже.

Запустите виртуальную машину с видеокартой

Перейдите в панель управления immers.cloud и создайте виртуальную машину:

1. Выберите образ OpenClaw;
2. Выберите подходящую конфигурацию (лучше всего подойдет CPU-сервер от двух ядер и 8 гб оперативной памяти);
3. Настройте CPU, RAM и диск по желанию;
4. Нажмите «Расширенные настройки» и вставьте в поле «Пользовательские данные» конфигурацию для связи OpenClaw с публичным LLM-эндпоинтом (см. ниже).
5. Нажмите «Создать» — сервер будет готов через несколько минут.

Конфигурация для связи OpenClaw с публичным LLM-эндпоинтом (на примере Qwen3-Coder-Next):

Примечание: В настоящий момент среди публичных эндпоинтов только эндпоинт Qwen3-Coder-Next поддерживает OpenClaw

Весь текст ниже необходимо скопировать без изменений в поле «Пользовательские данные»:

## template: jinja
#!/bin/bash
OPENAI_ENDPOINT="https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/qwen3-coder-test/generate/"
OPENAI_API_KEY="Ваш Токен"
MODEL_ID="Qwen3-Coder-Next"
MODEL_NAME="Qwen3-Coder-Next"
MODEL_CONTEXT="262144"

cat > /home/ubuntu/.immersopenclaw/customdata <<EOF
{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "${MODEL_NAME}": {
        "baseUrl": "${OPENAI_ENDPOINT}",
        "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "${MODEL_ID}",
            "name": "${MODEL_NAME}",
            "reasoning": true,
            "input": ["text"],
            "cost": {"input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0},
            "contextWindow": ${MODEL_CONTEXT}
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "model": {
        "primary": "qwen3-coder-test/${MODEL_ID}"
      },
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      },
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace"
    }
  }
}
EOF

echo "Successfully done!"

OPENAI_ENDPOINT = "https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/qwen3-coder-test/generate/" — Это выбор эндпоинта
OPENAI_API_KEY = "Ваш Токен" — Выбор токена OpenAI, который вы получаете на странице управления токенами
MODEL_ID — ID модели
MODEL_NAME — Имя модели
MODEL_CONTEXT — Размер контекстного окна модели

Этот образ уже включает OpenClaw 2026.2.6-3 и NGINX 1.24.0 (настроен как reverse proxy), так что дополнительная установка не требуется.

Как только сервер запустится, дождитесь появления ссылки OpenClaw в разделе «Адреса» на странице вашей ВМ. По ней вы попадете в веб-интерфейс OpenClaw Control.

Опционально: Подключите свою ИИ-модель

Для подключения своей модели перед созданием сервера отредактируйте пользовательские данные, которые указаны выше в Настройке публичного эндпоинта LLM и укажите в соответствующих полях:

• OPENAI_ENDPOINT = "https://chat.immers.cloud/v1/endpoints/qwen3-coder-test/generate/" — Это выбор эндпоинта
• OPENAI_API_KEY = "Ваш Токен" — Выбор токена OpenAI, который вы получаете на сайте 
• MODEL_ID — ID модели
• MODEL_NAME — Имя модели
• MODEL_CONTEXT — Размер контекстного окна модели

Вы так же можете указать свои дополнительные параметры в секции конфигурации, что бы применить их к вашему файлу конфигурации при старте сервера.

Сохраните файл и перезапустите OpenClaw (если потребуется).

Готово! Теперь ваш ИИ-агент может использовать мощности GPU для выполнения задач с высокой скоростью и точностью.

Преимущества такого подхода:

1. Полная приватность: модель работает через ваш приватный эндпоинт, данные не покидают облако;
2. Масштабируемость: при росте нагрузки можно легко перейти на сервер с двумя или восемью GPU;
3. Экономия времени: не нужно собирать серверную платформу с GPU вручную — всё уже настроено;
4. Гибкость: можно подключать любые модели — даже те, что работают в формате Completions, что особенно важно для open-source экосистемы.

Почему стоит выбрать аренду облачного сервера с GPU в immers.cloud?

1. Доступ к серверам с мощными видеокартами NVIDIA (RTX 4090, A100, H100, H200 и др.);
2. Предустановленные образы для самых разных задач;
3. Посекундная тарификация — платите только за время работы сервера
4. Полный контроль над данными — никакой передачи кода во внешние облака
5. Поддержка виртуальных машин с видеокартой и оригинального OpenStack API

Это делает immers.cloud одной из лучших облачных платформ с GPU в России для разработчиков, исследователей и компаний, работающих с ИИ.