- Hetzner — €3.79/माह, प्रति डॉलर अधिक कोर/RAM।
- Oracle Cloud — Always Free ARM (4 OCPU, 24 GB RAM तक), लेकिन साइनअप थोड़ा कठिन हो सकता है और यह केवल ARM है।
पूर्वापेक्षाएं
- DigitalOcean खाता (signup)
- SSH कुंजी जोड़ी (या पासवर्ड auth उपयोग करने की इच्छा)
- लगभग 20 मिनट
सेटअप
Droplet बनाएं
- DigitalOcean में लॉग इन करें।
- Create > Droplets पर क्लिक करें।
- चुनें:
- Region: आपके सबसे नज़दीक
- Image: Ubuntu 24.04 LTS
- Size: Basic, Regular, 1 vCPU / 1 GB RAM / 25 GB SSD
- Authentication: SSH कुंजी (अनुशंसित) या पासवर्ड
- Create Droplet पर क्लिक करें और IP पता नोट करें।
कनेक्ट करें और इंस्टॉल करें
openclaw उपयोगकर्ता के रूप में चलाएं ताकि state /home/openclaw/.openclaw/ के अंतर्गत रहे और Gateway उस उपयोगकर्ता की systemd सेवा के रूप में इंस्टॉल हो।ऑनबोर्डिंग चलाएं
Control UI तक पहुंचें
gateway डिफ़ॉल्ट रूप से loopback से bind होता है। इनमें से एक विकल्प चुनें।विकल्प A: SSH tunnel (सबसे सरल)फिर फिर अपने tailnet पर किसी भी डिवाइस से फिर
http://localhost:18789 खोलें।विकल्प B: Tailscale Servehttps://<magicdns>/ खोलें।Tailscale Serve, tailnet identity headers के ज़रिए Control UI और WebSocket traffic को authenticate करता है, जो मानता है कि gateway host स्वयं trusted है। HTTP API endpoints, इसके बावजूद, gateway के सामान्य auth mode (token/password) का पालन करते हैं। Serve पर स्पष्ट shared-secret credentials आवश्यक करने के लिए, gateway.auth.allowTailscale: false सेट करें और gateway.auth.mode: "token" या "password" का उपयोग करें।विकल्प C: Tailnet bind (Serve नहीं)http://<tailscale-ip>:18789 खोलें (token आवश्यक)।स्थायित्व और backup
OpenClaw state यहां रहता है:~/.openclaw/—openclaw.json, per-agentauth-profiles.json, channel/provider state, और session data।~/.openclaw/workspace/— agent workspace (SOUL.md, memory, artifacts)।
openclaw backup create hosts के बीच portable है।
1 GB RAM सुझाव
$6 Droplet में केवल 1 GB RAM है। चीज़ों को सुचारु रखने के लिए:- सुनिश्चित करें कि ऊपर दिया गया swap step
/etc/fstabमें है, ताकि यह reboots के बाद भी बना रहे। - स्थानीय models के बजाय API-based models (Claude, GPT) को प्राथमिकता दें — स्थानीय LLM inference 1 GB में फिट नहीं होता।
- अगर बड़े prompts पर OOMs आते हैं तो
agents.defaults.model.primaryको छोटे model पर सेट करें। free -hऔरhtopसे monitor करें।
समस्या निवारण
Gateway शुरू नहीं होगा —openclaw doctor --non-interactive चलाएं और journalctl --user -u openclaw-gateway.service -n 50 से logs जांचें।
Port पहले से उपयोग में है — process ढूंढने के लिए lsof -i :18789 चलाएं, फिर उसे रोकें।
Memory कम पड़ रही है — free -h से सत्यापित करें कि swap active है। अगर फिर भी OOM आ रहा है, तो स्थानीय models के बजाय API-based models (Claude, GPT) का उपयोग करें, या 2 GB Droplet पर upgrade करें।
अगले कदम
- Channels — Telegram, WhatsApp, Discord, और अन्य कनेक्ट करें
- Gateway configuration — सभी config options
- Updating — OpenClaw को up to date रखें