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.
📥 Risorse gratuite
Hardware e costi
🎮
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.
🧮
KV-cache e matematica del contesto
Perché il contesto lungo divora la VRAM — la formula vera.
💸
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.
⚖️
Ollama vs LM Studio
Il testa a testa: quale runner LLM locale e quando.
🏎️
vLLM vs llama.cpp vs TGI vs SGLang
La sfida del serving: throughput, batching, quale scegliere.
🧩
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.
🇮🇹
LLM on-premise per la PMI italiana
GDPR, budget (€3k–€30k) e break-even build-vs-API.
Tutorial passo-passo
🖥️
Installa Ollama + Open WebUI su Windows
Il tuo assistente privato stile ChatGPT in 20 minuti.
BASE · 20 MIN
🏭
Servi il tuo team con vLLM in Docker
API di produzione + chat UI su una GPU da 24GB.
INTERMEDIO · 40 MIN
⌨️
Assistente di coding locale in VS Code
Continue + Cline + Ollama: Copilot privato, zero abbonamento.
BASE · 30 MIN
💬
Costruisci un chatbot RAG privato
FastAPI + ChromaDB — lo stack esatto dietro l'Ask di questo sito.
INTERMEDIO · 90 MIN
🧬
Fine-tuning con QLoRA su 24GB
Dataset → training → GGUF → Ollama, con valutazione onesta.
AVANZATO · 2 H
Cerchi un modello specifico, o il quadro enterprise completo?
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