Guide AI infrastructure
Guide di riferimento approfondite e neutrali per scegliere, costruire ed eseguire LLM in locale e on-premise. Scritte per ingegneri, architetti e decisori.
📄 Gratis: il Cheat-Sheet Hardware LLM Locale di una pagina
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Hardware e costi
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Migliori GPU per LLM in locale
Fasce di VRAM, scelte di valore e cosa esegue ogni scheda.
📐
Quanta VRAM per Llama 70B
La formula di sizing, quantizzazione e KV-cache.
💸
Quanto costa un LLM in locale
TCO completo, esempio pratico e il break-even.
⚡
RunPod vs Vast.ai
GPU cloud a confronto: prezzo, affidabilità, produzione.
🗜️
Quantizzazione LLM spiegata
GGUF vs GPTQ vs AWQ; qualità vs dimensione.
Deploy e metodi
🛠️
Stack software per LLM locali
Ollama vs LM Studio vs vLLM: da prototipo a produzione.
🧩
RAG vs fine-tuning
Conoscenza vs comportamento — quale usare e quando combinare.
🏢
ChatGPT privato per la tua azienda
Architettura, modello, RAG, hardware e sicurezza.
On-premise e compliance
⚖️
AI on-premise vs cloud
Costi, controllo, compliance e il modello ibrido.
🛡️
EU AI Act e on-premise
Livelli di rischio, regole GPAI e checklist di compliance.
Per il quadro completo sull'AI on-prem enterprise:
💾 Osservatorio LLM on-premise →