Un recente thread su Reddit, nel subreddit LocalLLaMA, ha acceso un dibattito sulle sfide che gli appassionati di LLM incontrano nell'eseguire questi modelli in locale.

La discussione evidenzia come i requisiti hardware stiano diventando sempre più proibitivi, rendendo difficile per molti mantenere un'infrastruttura sufficiente per l'inference.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off tra costi iniziali (CapEx) e operativi (OpEx), oltre a considerazioni sulla sovranità dei dati e conformità normativa. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi trade-off.