{"id":48728,"date":"2025-11-22T16:01:51","date_gmt":"2025-11-22T15:01:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.investglass.com\/?p=48728"},"modified":"2025-11-21T16:03:14","modified_gmt":"2025-11-21T15:03:14","slug":"come-gestire-gli-llms-in-locale-guida-completa-2025-ai-modelli-ai-self-hosted","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.investglass.com\/it\/how-to-run-llms-locally-complete-2025-guide-to-self-hosted-ai-models\/","title":{"rendered":"Come eseguire LLM a livello locale: Guida completa ai modelli di intelligenza artificiale auto-ospitati"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Il <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/luso-dellai-nellanalisi-del-mercato-immobiliare-e-il-suo-impatto-sullinflazione-dei-prezzi-delle-abitazioni\/\" target=\"_self\">AI<\/a> La rivoluzione \u00e8 in atto, ma non \u00e8 necessario inviare i propri dati sensibili ai servizi cloud o pagare canoni di abbonamento mensili per beneficiarne. L'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni in locale sul proprio computer consente di avere il controllo completo sulle interazioni con l'intelligenza artificiale, mantenendo la privacy assoluta ed eliminando i costi correnti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In questa guida completa, scoprirete tutto ci\u00f2 che serve per eseguire llms in locale, dalla scelta degli strumenti e dei modelli giusti all'ottimizzazione delle prestazioni sul vostro hardware. Sia che siate sviluppatori in cerca di assistenza per la codifica, sia che siate un'azienda <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/i-modi-migliori-per-proteggere-e-gestire-il-vostro-testo-protetto-online\/\" target=\"_self\">protezione<\/a> dati sensibili o un appassionato di AI che desidera un accesso offline, gli llm locali offrono vantaggi interessanti rispetto alle alternative basate sul cloud.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Verranno illustrati i migliori strumenti per il 2025, i requisiti hardware che non rompono la <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/come-avviare-la-propria-banca-privata\/\" target=\"_self\">banca<\/a>, e tutorial passo-passo per far funzionare il vostro primo llm locale in pochi minuti. Alla fine, capirete come sfruttare la potenza dei modelli linguistici all'avanguardia senza compromettere la vostra privacy o il vostro budget.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cosa imparerete<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cosa significa \u201cgestire le LLM a livello locale\u201d e come funziona<\/li><li>I vantaggi dell'IA self-hosted rispetto all'IA in cloud<\/li><li>I migliori strumenti del 2025 (LM Studio, Ollama, GPT4All, Jan, llamafile, llama.cpp)<\/li><li>Requisiti hardware per modelli da 2B a 70B+ parametri<\/li><li>Come installare e far funzionare il primo modello<\/li><li>Come creare un server API locale sicuro<\/li><li>Casi d'uso reali per flussi di lavoro personali e aziendali<\/li><li>Suggerimenti sulle prestazioni, risoluzione dei problemi e confronto dei costi<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introduzione ai modelli linguistici di grandi dimensioni<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono rivoluzionari <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/strumenti-di-automazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"intelligenza artificiale\" data-wpil-keyword-link=\"linked\" data-wpil-monitor-id=\"5712\">intelligenza artificiale<\/a> sistemi che trasformano il modo di interagire con la tecnologia, progettati per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano con una sofisticazione senza precedenti. Grazie all'addestramento su enormi insiemi di testo, questi modelli linguistici di grandi dimensioni che cambiano le carte in tavola forniscono risposte coerenti e consapevoli del contesto che rivoluzionano il flusso di lavoro, rendendoli assolutamente indispensabili per un'incredibile gamma di applicazioni, dai chatbot e dagli assistenti virtuali alla traduzione linguistica, al riassunto di testi e alla generazione di contenuti creativi che deliziano gli utenti e portano risultati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni in locale sul proprio computer offre vantaggi eccezionali che i servizi cloud non sono in grado di eguagliare. Quando si eseguono gli LLM in locale, si mantiene il controllo completo sui dati sensibili, garantendo che le informazioni riservate non lascino mai il proprio dispositivo, un approccio orientato alla privacy che crea fiducia. Questa potente strategia non solo aumenta la sicurezza e la tranquillit\u00e0, ma elimina anche la dipendenza da fornitori esterni e riduce a zero i costi di abbonamento ricorrenti. Di conseguenza, persone intelligenti e organizzazioni lungimiranti stanno scegliendo di gestire gli LLM a livello locale, sfruttando tutta la potenza di questi modelli per qualsiasi cosa, dall'automazione aziendale alla produttivit\u00e0 personale, senza sacrificare la sicurezza o bruciare i costi correnti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se siete appassionati di sperimentazione di modelli all'avanguardia, di costruzione di strumenti personalizzati alimentati dall'intelligenza artificiale che scalino il vostro successo o semplicemente se cercate un'esperienza di intelligenza artificiale pi\u00f9 privata e veloce, l'esecuzione di LLM a livello locale mette le capacit\u00e0 dei modelli linguistici all'avanguardia direttamente nelle vostre mani, consentendovi di innovare pi\u00f9 rapidamente, di rimanere sicuri e di ottenere risultati eccezionali.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Cosa significa gestire i LLM a livello locale?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eseguire localmente modelli linguistici di grandi dimensioni significa far funzionare modelli di intelligenza artificiale sofisticati direttamente sul proprio computer o sulla propria macchina locale, invece di affidarsi a servizi cloud come ChatGPT, Claude o Gemini. Quando si esegue llm localmente, l'intero processo di inferenza avviene sul proprio hardware, senza che i dati vengano trasmessi via Internet a server esterni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I vantaggi principali dell'llms locale sono la completa privacy dei dati, l'azzeramento dei costi di abbonamento dopo la configurazione iniziale e la funzionalit\u00e0 offline che funziona senza connessione a Internet. I dati sensibili non lasciano mai il dispositivo, il che rende l'inferenza locale particolarmente preziosa per le aziende che gestiscono informazioni riservate, per gli sviluppatori che lavorano su codice proprietario o per gli individui preoccupati per la privacy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A differenza dei servizi di intelligenza artificiale basati sul cloud che richiedono chiavi API e addebiti per richiesta, i modelli locali offrono un utilizzo illimitato una volta scaricato il modello da repository o fonti come GitHub o Hugging Face e salvato il file del modello sul proprio computer. In questo modo si ottengono costi prevedibili e si eliminano le preoccupazioni relative ai limiti delle tariffe API o alle interruzioni del servizio che influiscono sul flusso di lavoro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un confronto pratico illustra la differenza: quando si utilizza ChatGPT, le domande vengono inviate ai server di OpenAI per essere elaborate prima di restituire le risposte. Con un llm locale come Llama 3.2 in esecuzione sulla vostra macchina, tutto avviene sul vostro hardware di consumo. Mentre i servizi cloud offrono convenienza e modelli all'avanguardia, l'ai locale offre privacy, controllo e prevedibilit\u00e0 dei costi che molti utenti trovano interessanti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tra le idee sbagliate pi\u00f9 comuni c'\u00e8 la convinzione che l'esecuzione di llms in locale richieda un hardware GPU costoso o una configurazione tecnica complessa. Strumenti moderni come LM Studio e GPT4All hanno semplificato notevolmente il processo e molti modelli pi\u00f9 piccoli vengono eseguiti efficacemente su computer desktop standard con sufficiente RAM.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Impostazione di un ambiente locale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per iniziare a lavorare con llms locale \u00e8 necessario trasformare il computer in una potente centrale di intelligenza artificiale in grado di offrire prestazioni eccezionali a portata di mano. Il primo passo \u00e8 assicurarsi che il sistema operativo, sia esso Windows, macOS o Linux, diventi la base perfetta per gli strumenti all'avanguardia che utilizzerete, come LM Studio, Ollama o GPT4All. Ognuna di queste piattaforme rivoluzionarie offre un approccio semplificato e user-friendly alla gestione e all'interazione con i modelli locali, rendendo l'IA avanzata accessibile a tutti, anche a chi sta muovendo i primi passi nell'entusiasmante mondo dell'intelligenza artificiale. <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/cose-lai-esplorare-il-mondo-dellintelligenza-artificiale\/\" target=\"_self\">mondo dell'intelligenza artificiale<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Successivamente, dovrete massimizzare il vostro potenziale hardware per ottenere incredibili guadagni in termini di prestazioni. Sebbene molti modelli pi\u00f9 piccoli offrano risultati impressionanti su desktop o laptop standard, la presenza di una CPU moderna, di una RAM sufficiente e, idealmente, di una GPU dedicata, aumenter\u00e0 l'esperienza e consentir\u00e0 di eseguire modelli pi\u00f9 grandi e sofisticati con una notevole fluidit\u00e0. Assicurandovi che il vostro sistema soddisfi i requisiti minimi per lo strumento e il modello che avete scelto, vi preparerete a ottenere capacit\u00e0 di IA senza precedenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta che l'hardware e il sistema operativo sono perfettamente allineati, \u00e8 possibile installare lo strumento preferito e assistere alla magia. LM Studio, ad esempio, offre un'interfaccia grafica intuitiva che semplifica la gestione dei modelli, mentre Ollama offre un'esperienza a riga di comando che conferisce agli sviluppatori un controllo avanzato. Dopo l'installazione, avrete la libert\u00e0 di sfogliare, scaricare ed eseguire i modelli compatibili direttamente sul vostro computer locale, avendo cos\u00ec il controllo completo della vostra esperienza di IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Selezionando con cura lo strumento giusto e assicurandovi che il vostro ambiente sia configurato con competenza, sarete dotati di tutto ci\u00f2 che vi serve per eseguire llms localmente e sfruttare tutta la potenza degli ultimi progressi nell'IA. Non si ottengono solo capacit\u00e0 di intelligenza artificiale locale, ma anche totale indipendenza, maggiore privacy e prestazioni fulminee che trasformano il modo di lavorare con l'intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Avvio rapido: I migliori strumenti per gestire gli LLM a livello locale nel 2025<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il panorama degli strumenti per l'esecuzione di llm locali \u00e8 maturato notevolmente, offrendo opzioni di facile utilizzo che eliminano la maggior parte delle barriere tecniche. Ecco le cinque principali piattaforme che rendono l'esecuzione di modelli in locale accessibile agli utenti di ogni livello di competenza, compreso l'accesso a modelli popolari come Llama e DeepSeek R1 per l'uso locale:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LM Studio \u00e8 l'opzione pi\u00f9 semplice per i principianti, grazie alla sua interfaccia grafica intuitiva e al browser di modelli integrato. Scarica da <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/lmstudio.ai\" target=\"_self\">lmstudio.ai<\/a> e godere di una gestione perfetta del modello in Windows 11, macOS Ventura+ e Ubuntu 22.04+.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GPT4All si concentra su un'intelligenza artificiale orientata alla privacy con eccellenti capacit\u00e0 di chat di documenti attraverso la sua funzione LocalDocs. Disponibile su gpt4all.io per tutti i principali sistemi operativi, offre un mercato di modelli curato con oltre 50 modelli compatibili.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jan offre un'alternativa open source a ChatGPT con un'architettura estensibile e funzionalit\u00e0 ibride locali\/cloud. Iniziate da <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/jan.ai\" target=\"_self\">jan.ai<\/a> con supporto per estensioni personalizzate e integrazione API remota.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama \u00e8 lo strumento a riga di comando preferito dagli sviluppatori e offre una semplice gestione dei modelli e un'eccellente integrazione delle API. L'installazione di Ollama \u00e8 semplice: scaricate ed eseguite il programma di installazione per il vostro sistema operativo, quindi seguite le istruzioni per completare la configurazione. Una volta installato Ollama, \u00e8 possibile utilizzare lo strumento a riga di comando per gestire ed eseguire i modelli. Una caratteristica fondamentale \u00e8 il comando pull, che consente di scaricare o aggiornare modelli specifici direttamente dal terminale per un utilizzo immediato.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">llamafile offre un'intelligenza artificiale portatile attraverso file eseguibili singoli che vengono eseguiti ovunque senza installazione. Perfetto per i test rapidi o per gli scenari di distribuzione in cui \u00e8 fondamentale una configurazione minima.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per i principianti, LM Studio offre l'esperienza di avvio pi\u00f9 agevole grazie all'interfaccia visiva e all'accelerazione automatica della GPU. Gli sviluppatori preferiscono Ollama per la sua flessibilit\u00e0 e le sue capacit\u00e0 di integrazione con i flussi di lavoro di sviluppo esistenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questi strumenti sono stati progettati per offrire un'esperienza di facile utilizzo sia ai principianti che agli utenti esperti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Requisiti hardware per gli LLM locali<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La comprensione dei requisiti hardware aiuta a scegliere i modelli appropriati per il sistema e a stabilire aspettative di prestazioni realistiche. La buona notizia \u00e8 che i moderni programmi locali funzionano su un'ampia gamma di configurazioni hardware, dai laptop pi\u00f9 modesti alle workstation di fascia alta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le specifiche minime per l'esecuzione di modelli pi\u00f9 piccoli includono 16 GB di RAM, una CPU moderna come Intel i5-8400 o AMD Ryzen 5 2600 e almeno 50 GB di memoria disponibile. Queste specifiche gestiscono modelli fino a 7B parametri con prestazioni accettabili per la maggior parte dei casi d'uso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le specifiche consigliate per ottenere prestazioni ottimali includono una NVIDIA RTX 4060 con 8 GB di memoria video, 32 GB di RAM di sistema e oltre 100 GB di storage per pi\u00f9 modelli. Questa configurazione offre un'inferenza fluida per i modelli pi\u00f9 grandi e permette di eseguire pi\u00f9 modelli contemporaneamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I requisiti di memoria variano a seconda delle dimensioni del modello: i modelli pi\u00f9 piccoli, come Phi-3-mini, richiedono 2-4 GB, mentre quelli pi\u00f9 grandi, come Llama 3.1 70B, 40-80 GB, a seconda della quantizzazione. Se si dispone di risorse limitate, si consiglia di scaricare il modello pi\u00f9 piccolo disponibile, come Gemma 2B Instruct, per ridurre al minimo l'utilizzo di memoria e storage. Se si desidera sperimentare con pi\u00f9 modelli di dimensioni diverse, \u00e8 necessario prevedere 50-100 GB.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco un confronto delle prestazioni che mostra i token al secondo per diverse configurazioni hardware:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Configurazione hardware<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Phi-3-mini (3B)<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Lama 3.1 8B<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Mistral 7B<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Codice Llama 34B<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Solo CPU (16 GB di RAM)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>8-12 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4-6 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>3-5 token\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Non raccomandato<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>RTX 4060 (8GB VRAM)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>45-60 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>25-35 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>30-40 token\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>8-12 tokens\/sec<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>RTX 4090 (24GB VRAM)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>80-120 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>60-80 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>70-90 token\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>35-45 tokens\/sec<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Apple M2 Pro (32GB)<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>35-50 token\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>20-30 token\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>25-35 tokens\/sec<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>15-20 token\/sec<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'accelerazione della GPU migliora significativamente le prestazioni, ma l'inferenza basata sulla sola CPU rimane valida per i modelli pi\u00f9 piccoli quando le risorse della GPU non sono disponibili. Le prestazioni ottimali derivano dalla corrispondenza delle dimensioni del modello con la memoria video o la RAM di sistema disponibile.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I migliori modelli open source da eseguire a livello locale<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scelta del modello giusto dipende dalle capacit\u00e0 hardware, dai casi d'uso previsti e dai requisiti di qualit\u00e0. I modelli open source hanno raggiunto livelli di qualit\u00e0 impressionanti, pur rimanendo accessibili per la distribuzione locale. Il panorama crescente di progetti llm open source, come Ollama e llama.cpp, evidenzia la forza dello sviluppo guidato dalla comunit\u00e0 e la crescente disponibilit\u00e0 di modelli rilasciati dalle principali organizzazioni di IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli piccoli (sotto gli 8 GB) offrono un'eccellente efficienza per le attivit\u00e0 di base:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Phi-3-mini (parametri da 3,8B) offre forti capacit\u00e0 di ragionamento in un pacchetto compatto da 2,3 GB, ideale per gli scenari a ram limitata.<\/li><li>Gemma 2B offre la qualit\u00e0 dell'allenamento di Google in un file modello ultraleggero da 1,4GB<\/li><li>Llama 3.2 3B offre le pi\u00f9 recenti ottimizzazioni dell'architettura di Meta con prestazioni ed efficienza bilanciate<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli medi (8-16 GB) rappresentano il miglior equilibrio tra capacit\u00e0 e requisiti di risorse:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Llama 3.1 8B \u00e8 il gold standard per i compiti di uso generale, con una forte capacit\u00e0 di ragionamento e generazione di codice.<\/li><li>Mistral 7B eccelle nel seguire con precisione le istruzioni e nel gestire compiti di ragionamento complessi.<\/li><li>DeepSeek-Coder 6.7B \u00e8 specializzato nella generazione di codice con supporto per oltre 80 linguaggi di programmazione.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli di grandi dimensioni (oltre 16 GB) offrono la massima capacit\u00e0 agli utenti che dispongono di hardware sufficiente:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Llama 3.1 70B offre prestazioni di classe GPT-4 per compiti di ragionamento e analisi complessi<\/li><li>Code Llama 34B fornisce un'eccezionale assistenza alla codifica con una profonda comprensione dei concetti di ingegneria del software.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tutti i modelli sono disponibili tramite Hugging Face con ID modello come \u201cmicrosoft\/Phi-3-mini-4k-instruct\u201d o \u201cmeta-llama\/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct\u201d. I benchmark delle prestazioni dimostrano che i modelli con parametro 8B forniscono in genere la migliore proposta di valore per la maggior parte degli utenti, offrendo 85-90% di capacit\u00e0 del modello pi\u00f9 grande e richiedendo al contempo un numero significativamente inferiore di risorse.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">LM Studio: Il modo pi\u00f9 semplice per iniziare<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LM Studio rivoluziona l'accessibilit\u00e0 agli ai locali fornendo un'interfaccia grafica di facile utilizzo che astrae dalla complessit\u00e0 tecnica. LM Studio e altri strumenti simili offrono interfacce utente, comprese opzioni grafiche e basate sul Web, che semplificano la gestione e l'interazione dei modelli. LM Studio offre anche una comoda <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/cose-unapplicazione-web-una-guida-completa\/\" target=\"_self\">web<\/a> ui, che consente agli utenti di gestire e interagire con i modelli direttamente dal browser. Questo lo rende il punto di partenza ideale per gli utenti che non hanno intenzione di eseguire llms in locale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Iniziare scaricando LM Studio da <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/lmstudio.ai\" target=\"_self\">lmstudio.ai<\/a> e seguendo il semplice processo di installazione per il sistema operativo in uso. Il programma di installazione configura automaticamente l'accelerazione della GPU quando viene rilevato l'hardware compatibile, eliminando la configurazione manuale dei driver. Dopo l'installazione, lanciare LM Studio per accedere all'interfaccia principale e iniziare a esplorare i modelli disponibili.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'interfaccia principale presenta tre sezioni chiave: Discover per sfogliare i modelli disponibili, My Models per gestire i modelli scaricati e Chat per interagire con i modelli caricati. Nella scheda Discover si pu\u00f2 usare la barra di ricerca per trovare rapidamente modelli specifici in base alle proprie esigenze. La libreria di modelli integrata raccoglie modelli open source di alta qualit\u00e0 con descrizioni chiare e requisiti hardware.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'impostazione dell'interfaccia della chat prevede il caricamento di un modello scaricato e la regolazione di parametri di generazione come la temperatura e la lunghezza del contesto. L'interfaccia fornisce cursori intuitivi e spiegazioni per ogni impostazione, rendendo la sperimentazione accessibile anche agli utenti non tecnici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per gli sviluppatori, LM Studio include un server API locale che espone endpoint compatibili con OpenAI. Abilitare questa funzione nelle impostazioni per integrare i modelli locali con le applicazioni esistenti che supportano il formato API di OpenAI.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Installazione del primo modello in LM Studio<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Passate alla scheda Discover, dove troverete una libreria di modelli compatibili. Cercate \u201cllama-3.2-3b-instruct\u201d per trovare l'efficiente modello di Meta con parametri 3B che funziona bene su hardware modesto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fare clic sul pulsante di download per avviare il processo. LM Studio visualizza gli indicatori di avanzamento che mostrano la velocit\u00e0 di download e il tempo di completamento previsto. Il download manager gestisce le interruzioni con grazia, riprendendo i download parziali al ritorno della connettivit\u00e0 di rete.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta completato il download, il modello viene visualizzato nella sezione I miei modelli. I file dei modelli scaricati vengono gestiti e memorizzati per facilitarne l'accesso e il caricamento. Fare clic per caricarli in memoria, operazione che richiede in genere 10-30 secondi, a seconda delle dimensioni del modello e della velocit\u00e0 di memorizzazione. L'interfaccia mostra l'utilizzo della memoria e conferma quando il modello \u00e8 pronto per l'interazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Testate l'installazione con richieste di esempio come \u201cSpiega l'informatica quantistica in termini semplici\u201d o \u201cScrivi una funzione Python per calcolare i numeri di fibonacci\u201d. Il modello dovrebbe rispondere in pochi secondi, confermando il successo della configurazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La risoluzione dei problemi pi\u00f9 comuni per i download falliti comprende il controllo dello spazio disponibile su disco, la verifica della stabilit\u00e0 della connessione a Internet e la verifica che il firewall consenta l'accesso alla rete di LM Studio. I registri integrati forniscono informazioni dettagliate sugli errori per la risoluzione dei problemi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">GPT4All: AI locale incentrata sulla privacy<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GPT4All enfatizza la privacy e la facilit\u00e0 d'uso, rendendola una scelta eccellente per gli utenti che danno priorit\u00e0 alla sicurezza dei dati. L'applicazione funziona completamente offline una volta scaricati i modelli, garantendo che le conversazioni non lascino mai il dispositivo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Scaricare GPT4All da gpt4all.io e installarlo su Windows, macOS o Linux. Il processo di installazione scarica automaticamente un modello iniziale per garantire la funzionalit\u00e0 immediata. Il primo avvio presenta un'interfaccia pulita con una navigazione chiara tra chat, modelli e impostazioni. Dopo l'installazione, \u00e8 possibile chiedere ai modelli di generare testo per una serie di attivit\u00e0, come rispondere a domande o creare contenuti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il mercato dei modelli offre oltre 50 modelli curati con descrizioni dettagliate, requisiti hardware e valutazioni degli utenti. I modelli sono suddivisi in categorie per dimensioni e specialit\u00e0, per aiutare gli utenti a selezionare le opzioni pi\u00f9 adatte ai loro casi d'uso e ai vincoli hardware.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La configurazione dell'accelerazione GPU varia a seconda della piattaforma, ma in genere comporta l'installazione dei driver CUDA per le schede grafiche NVIDIA o la garanzia del supporto Metal su macOS. Il pannello delle impostazioni fornisce istruzioni chiare e il rilevamento automatico delle configurazioni hardware compatibili.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Impostazione di LocalDocs per la chat dei documenti<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LocalDocs rappresenta la caratteristica principale di GPT4All, in quanto consente conversazioni private con i propri documenti personali senza caricare i contenuti su server esterni. Questa funzionalit\u00e0 trasforma i messaggi locali in potenti strumenti di ricerca e analisi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Accedete a LocalDocs attraverso la scheda dedicata e aggiungete cartelle locali contenenti PDF, file di testo, documenti markdown o repository di codice. Il sistema supporta i formati pi\u00f9 comuni, tra cui .pdf, .txt, .md, .docx e file di codice sorgente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il processo di indicizzazione analizza i contenuti dei documenti per creare incorporazioni ricercabili memorizzate localmente sul dispositivo. Il tempo di indicizzazione dipende dal volume dei documenti, ma in genere elabora centinaia di pagine in pochi minuti. Gli indicatori di avanzamento mostrano lo stato di completamento e la stima del tempo rimanente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esempi di interrogazioni su documenti indicizzati possono essere: \u201cRiassumi i risultati principali dei miei articoli di ricerca\u201d o \u201cQuali schemi di codifica appaiono pi\u00f9 frequentemente nei miei progetti?\u201d. Il sistema recupera le sezioni dei documenti pertinenti prima di generare le risposte, fornendo risposte fondate con le fonti. <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/fr\/the-100-most-famous-quotes-of-all-time\/\" target=\"_self\">citazioni<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I vantaggi per la privacy includono l'elaborazione offline completa, senza trasmissione di dati a servizi esterni. I documenti rimangono sul vostro computer locale durante l'intero processo, rendendo LocalDocs adatto a documenti aziendali riservati o a materiale di ricerca personale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Jan: Alternativa Open Source ChatGPT<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jan si posiziona come un'alternativa open source completa ai servizi di chat AI commerciali, offrendo interfacce familiari con la flessibilit\u00e0 dello sviluppo open source. La piattaforma supporta sia l'inferenza locale che l'integrazione con il cloud ibrido per la massima flessibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Installazione da <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/jan.ai\" target=\"_self\">jan.ai<\/a> richiede la verifica dei requisiti di sistema, tra cui una quantit\u00e0 sufficiente di RAM e spazio di archiviazione. Il programma di installazione rileva automaticamente le capacit\u00e0 dell'hardware e suggerisce le impostazioni di configurazione ottimali per la configurazione specifica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il tour dell'interfaccia rivela un design ispirato a ChatGPT con elementi moderni dell'interfaccia utente e una navigazione intuitiva. La cronologia delle conversazioni, il cambio di modello e l'accesso alle impostazioni seguono schemi familiari che riducono le curve di apprendimento per gli utenti che passano dai servizi commerciali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le funzionalit\u00e0 di importazione dei modelli consentono di portare i modelli da altri strumenti come LM Studio o Ollama, evitando download ridondanti. Jan supporta l'importazione di qualsiasi modello compatibile di grandi dimensioni per uso locale o ibrido. Il sistema rileva automaticamente i formati di modello compatibili e li converte come necessario per ottenere prestazioni ottimali.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il mercato delle estensioni aggiunge funzionalit\u00e0 attraverso i plugin sviluppati dalla comunit\u00e0 che coprono aree come la gestione avanzata dei modelli, le modalit\u00e0 di chat specializzate e l'integrazione con strumenti e servizi esterni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'integrazione API remota consente distribuzioni ibride in cui alcune richieste utilizzano modelli locali mentre altre sfruttano servizi cloud in base alla complessit\u00e0 o ai requisiti di prestazione. Questo approccio ottimizza i costi, mantenendo le capacit\u00e0 locali per le attivit\u00e0 sensibili.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ollama: strumento a riga di comando facile da usare per gli sviluppatori<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama eccelle come strumento a riga di comando progettato specificamente per gli sviluppatori che preferiscono il controllo programmatico e le capacit\u00e0 di integrazione. La sua interfaccia semplice ma potente rende la gestione e la distribuzione dei modelli semplice per gli utenti tecnici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'installazione varia a seconda del sistema operativo, ma in genere utilizza gestori di pacchetti come Homebrew su macOS (brew install ollama), apt su Ubuntu (sudo apt install ollama) o winget su Windows (winget install ollama). Questi metodi garantiscono una corretta gestione delle dipendenze e l'integrazione del sistema.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo l'installazione, gli utenti possono interagire con Ollama attraverso specifici comandi da terminale per il download, l'esecuzione e la gestione dei modelli, rendendo pi\u00f9 semplice il funzionamento interamente dalla riga di comando.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I comandi essenziali forniscono una gestione completa del ciclo di vita del modello:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>ollama pull llama3.1:8b scarica i modelli dalla libreria ufficiale<\/li><li>ollama run llama3.1:8b avvia sessioni di chat interattive con i modelli specificati<\/li><li>L'elenco ollama visualizza tutti i modelli installati con le dimensioni e le date di modifica.<\/li><li>ollama rm nome-modello rimuove i modelli per liberare spazio di archiviazione<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama pu\u00f2 essere configurato come server locale o server di inferenza locale, consentendo di ospitare e servire i modelli localmente per l'integrazione con altre applicazioni. Questa configurazione consente una facile personalizzazione, prestazioni migliori e un supporto continuo per la risoluzione dei problemi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La creazione di modelli personalizzati tramite Modelfile consente di regolare con precisione il comportamento del modello, le richieste del sistema e i parametri. Questo approccio di configurazione basato sul testo si integra bene con il controllo di versione e i flussi di lavoro di automazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'integrazione con gli strumenti di sviluppo comprende plugin per gli IDE pi\u00f9 diffusi, come VS Code, che consentono la generazione e l'analisi del codice direttamente negli ambienti di sviluppo. Il formato API standardizzato semplifica l'integrazione con le applicazioni e i servizi esistenti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Esecuzione di pi\u00f9 modelli con Ollama<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'architettura di Ollama supporta l'esecuzione concorrente dei modelli, consentendo a diversi modelli di svolgere contemporaneamente compiti specializzati. Questa capacit\u00e0 consente di creare flussi di lavoro sofisticati in cui i modelli pi\u00f9 piccoli gestiscono le attivit\u00e0 di base, mentre i modelli pi\u00f9 grandi affrontano ragionamenti complessi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per passare da un modello all'altro \u00e8 necessaria una semplice sintassi di comando come ollama run mistral:7b seguita da ollama run codellama:7b in sessioni di terminale separate. Ogni modello mantiene un contesto di conversazione e un'allocazione di memoria indipendenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gestione della memoria gestisce automaticamente l'allocazione delle risorse in base alle risorse di sistema disponibili e ai requisiti del modello. Il sistema fornisce avvisi quando i vincoli di memoria possono influire sulle prestazioni e suggerisce strategie di ottimizzazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La configurazione del server API tramite ollama serve a esporre i modelli tramite endpoint HTTP compatibili con il formato di OpenAI. Ci\u00f2 consente una perfetta integrazione con le applicazioni progettate per i servizi di IA nel cloud, in esecuzione interamente su un'infrastruttura locale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La distribuzione Docker facilita gli ambienti di produzione attraverso i container ufficiali di Ollama. L'approccio containerizzato assicura un comportamento coerente tra gli ambienti di sviluppo, staging e produzione, semplificando al contempo la gestione delle dipendenze.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Strumenti avanzati: llama.cpp e llamafile<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli utenti avanzati che cercano il massimo controllo e l'ottimizzazione delle prestazioni possono utilizzare strumenti di livello inferiore come llama.cpp e llamafile. Per eseguire i modelli con llama.cpp, gli utenti devono scaricare un file di modello gguf, che \u00e8 il formato richiesto per la distribuzione locale. Questi strumenti sacrificano la convenienza per la flessibilit\u00e0 e l'efficienza, rendendoli ideali per le distribuzioni di produzione e per le esigenze specifiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scelta tra applicazioni di facile utilizzo e strumenti avanzati dipende da esigenze specifiche. Si scelgono strumenti avanzati quando si richiedono opzioni di compilazione personalizzate, supporto hardware specializzato o integrazione in sistemi pi\u00f9 grandi in cui \u00e8 necessario il pieno controllo del motore di inferenza. Gli utenti possono anche eseguire modelli ottimizzati per compiti o domini specifici, ottenendo prestazioni ottimali in base alle loro esigenze.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La compilazione di llama.cpp con il supporto per le GPU comporta la configurazione di sistemi di compilazione per target hardware specifici. Il supporto CUDA richiede l'installazione di driver e toolkit NVIDIA, il supporto Metal funziona automaticamente su macOS con Apple Silicon e OpenCL offre una compatibilit\u00e0 pi\u00f9 ampia con le GPU di tutti i fornitori.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'ottimizzazione delle prestazioni attraverso strumenti avanzati comprende schemi di quantizzazione personalizzati, ottimizzazioni della mappatura della memoria e implementazioni specializzate dell'attenzione. Queste ottimizzazioni possono migliorare significativamente la velocit\u00e0 di inferenza e ridurre i requisiti di memoria rispetto alle soluzioni generiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli eseguibili llamafile forniscono una distribuzione portatile dell'intelligenza artificiale, impacchettando i modelli e i motori di inferenza in singoli file che vengono eseguiti senza installazione. Questo approccio semplifica gli scenari di distribuzione in cui i processi di installazione tradizionali non sono fattibili o desiderabili.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le tecniche di quantizzazione del modello disponibili attraverso gli strumenti avanzati includono formati a 4 bit, 8 bit e a precisione mista che riducono le dimensioni del modello preservando la maggior parte delle prestazioni. Gli utenti possono sperimentare diversi schemi di quantizzazione per trovare l'equilibrio ottimale per i loro casi d'uso specifici.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Creare un server API locale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un server API locale offre la soluzione di integrazione definitiva per il vostro modello llm, fornendo una connettivit\u00e0 senza soluzione di continuit\u00e0 con altre applicazioni e mantenendo il controllo completo sui vostri dati e sulla vostra infrastruttura. Sia LM Studio che Ollama offrono opzioni di implementazione potenti e semplici che mettono le funzionalit\u00e0 di livello aziendale direttamente nelle vostre mani, sia che preferiate interfacce grafiche intuitive o la precisione della riga di comando.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Iniziare significa scegliere la strategia di distribuzione preferita, LM Studio o Ollama, e installarla sulla propria infrastruttura. Una volta installato, scaricherete il modello LM che si adatta perfettamente alle vostre capacit\u00e0 hardware e ai vostri requisiti aziendali, garantendo un utilizzo ottimale delle risorse. Configurate i parametri critici delle prestazioni, come la lunghezza del contesto, e sbloccate le capacit\u00e0 di accelerazione delle GPU quando il vostro sistema le supporta, ottenendo i risultati ad alte prestazioni che le vostre applicazioni richiedono.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avviare il vostro server API locale non potrebbe essere pi\u00f9 semplice: LM Studio fornisce l'attivazione del server attraverso un'interfaccia di impostazione intuitiva, mentre Ollama offre un controllo basato su terminale per la massima flessibilit\u00e0 operativa. Il vostro server API opera su una porta dedicata, pronto a elaborare le richieste delle vostre applicazioni e a fornire risposte testuali generate con affidabilit\u00e0 e velocit\u00e0 di livello aziendale.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con il vostro server API locale operativo, avrete la libert\u00e0 di creare chatbot personalizzati, automatizzare flussi di lavoro complessi e integrare funzionalit\u00e0 linguistiche avanzate direttamente nel vostro ecosistema software, il tutto mantenendo la completa sicurezza dei dati e garantendo che il vostro modello llm operi interamente all'interno del vostro ambiente controllato. Si tratta di qualcosa di pi\u00f9 di una semplice configurazione tecnica: \u00e8 la porta d'accesso a capacit\u00e0 di elaborazione linguistica scalabili, sicure e sofisticate.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Proteggere l'LLM locale con una chiave API<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Proteggere l'accesso al vostro llm locale non \u00e8 solo essenziale, ma \u00e8 la base che trasforma la vostra implementazione dell'IA da una potenziale vulnerabilit\u00e0 a una fortezza di innovazione controllata. Quando si collegano pi\u00f9 applicazioni o utenti, l'implementazione di un sistema di chiavi api diventa una strategia rivoluzionaria, che garantisce che solo le richieste autorizzate possano sbloccare la potenza del modello, tenendo a bada gli accessi non autorizzati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trasformate il vostro approccio alla sicurezza generando chiavi api uniche per ogni applicazione o utente che sfrutteranno le capacit\u00e0 del vostro llm locale. Conservate queste chiavi digitali come beni preziosi in variabili d'ambiente o file di configurazione crittografati, impedendo qualsiasi esposizione accidentale che potrebbe compromettere il vostro vantaggio competitivo. Configurate il vostro server api locale per richiedere la convalida della chiave api su ogni singola richiesta, creando una barriera impenetrabile che blocca i tentativi di accesso non autorizzati prima ancora che possano bussare alla vostra porta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Elevate la vostra strategia di sicurezza ruotando regolarmente le chiavi api per ridurre il rischio di qualsiasi potenziale violazione e agite con decisione per revocare le chiavi non pi\u00f9 necessarie o che potrebbero essere state compromesse. Adottando queste pratiche leader del settore, non vi limiterete a mantenere il controllo, ma stabilirete un dominio completo sul vostro llm locale, salvaguardando sia il vostro prezioso modello che ogni dato sensibile che elabora con una precisione senza compromessi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Applicazioni pratiche e casi d'uso<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'esecuzione di llms in locale consente numerose applicazioni pratiche in contesti professionali e personali. La combinazione di privacy, utilizzo illimitato e funzionalit\u00e0 offline apre possibilit\u00e0 che i servizi cloud non possono offrire.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generazione di codice e il debugging rappresentano casi d'uso primari per l'ai locale. Modelli come DeepSeek-Coder e Code Llama eccellono nella comprensione dei contesti di programmazione, nella generazione di codice di base, nella spiegazione di algoritmi complessi e nel suggerimento di correzioni di bug in oltre 80 linguaggi di programmazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I flussi di lavoro per la creazione di contenuti beneficiano delle capacit\u00e0 di generazione illimitata dei modelli locali. Post di blog, e-mail, <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/strumenti-di-marketing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"marketing\" data-wpil-keyword-link=\"linked\" data-wpil-monitor-id=\"5713\">marketing<\/a> e contenuti per i social media possono essere generati in modo iterativo senza costi API o limiti di tariffa. La possibilit\u00e0 di regolare con precisione i modelli locali su stili di scrittura specifici aggiunge <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/10-tattiche-di-vendita-collaudate-di-chatgpt-per-il-successo-del-2025\/\" target=\"_self\">personalizzazione<\/a> impossibile con i servizi cloud.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le attivit\u00e0 di analisi e riepilogo dei dati sfruttano la capacit\u00e0 dei modelli locali di elaborare informazioni sensibili senza trasmissione esterna. Rapporti finanziari, documenti legali, cartelle cliniche e ricerche proprietarie possono essere analizzati mantenendo la massima riservatezza.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La traduzione linguistica senza servizi esterni garantisce la riservatezza delle comunicazioni sensibili e supporta decine di coppie linguistiche. I modelli locali gestiscono la traduzione di documentazione tecnica, l'assistenza clienti multilingue e le comunicazioni commerciali internazionali interamente offline.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gli esempi del mondo reale includono studi legali che utilizzano modelli locali per l'analisi dei documenti, aziende di software che implementano assistenti di codifica dotati di intelligenza artificiale e creatori di contenuti che sviluppano strumenti di scrittura personalizzati. Ognuna di queste soluzioni viene eseguita localmente sull'hardware dell'utente, garantendo privacy e controllo. Queste applicazioni dimostrano la versatilit\u00e0 e il valore pratico della distribuzione locale di ai.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ottimizzazione delle prestazioni e risoluzione dei problemi<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per massimizzare le prestazioni degli llm locali \u00e8 necessario comprendere le risorse del sistema, le caratteristiche del modello e le tecniche di ottimizzazione. Una configurazione adeguata pu\u00f2 migliorare notevolmente i tempi di risposta e consentire modelli pi\u00f9 grandi su un hardware modesto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La configurazione dell'accelerazione GPU varia a seconda del fornitore, ma in genere comporta l'installazione dei driver appropriati e la configurazione del software per riconoscere l'hardware disponibile. Gli utenti NVIDIA devono installare il toolkit CUDA, mentre gli utenti AMD richiedono l'installazione di ROCm sulle distribuzioni Linux supportate.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La quantizzazione del modello riduce i requisiti di memoria memorizzando i parametri del modello a livelli di precisione inferiori. La quantizzazione a 4 bit riduce in genere le dimensioni del modello di 75% mantenendo una qualit\u00e0 di 95%+, rendendo i modelli di grandi dimensioni accessibili su hardware consumer con ram video limitata.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I messaggi di errore pi\u00f9 comuni e le relative soluzioni includono:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\u201cCUDA fuori memoria\u201d: Ridurre le dimensioni del modello, chiudere altre applicazioni o abilitare l'offloading della CPU.<\/li><li>\u201cCaricamento del modello non riuscito\u201d: Verificare l'integrit\u00e0 del file del modello e lo spazio su disco sufficiente<\/li><li>\u201cVelocit\u00e0 di inferenza lenta\u201d: Controllare le impostazioni di accelerazione della GPU e considerare la quantizzazione del modello.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il monitoraggio delle risorse durante l'inferenza aiuta a identificare i colli di bottiglia e a ottimizzare le configurazioni. Task Manager su Windows, Activity Monitor su macOS o htop su Linux rivelano l'utilizzo della CPU, della memoria e i modelli di attivit\u00e0 della GPU durante l'esecuzione del modello.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La regolazione della temperatura e dei parametri di campionamento influisce sulla qualit\u00e0 e sulla velocit\u00e0 di produzione. Temperature pi\u00f9 basse producono risultati pi\u00f9 coerenti, mentre valori pi\u00f9 alti aumentano la creativit\u00e0. I parametri di campionamento top-k e top-p bilanciano la diversit\u00e0 delle risposte con la coerenza.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'ottimizzazione della lunghezza dei contesti bilancia l'uso della memoria con la capacit\u00e0 di conversazione. I contesti pi\u00f9 lunghi consentono interazioni pi\u00f9 sofisticate, ma richiedono proporzionalmente pi\u00f9 memoria. La maggior parte dei casi d'uso funziona bene con contesti da 2048-4096 token.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Migliori pratiche per l'impostazione di un LLM locale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per ottenere il massimo valore dall'llm locale, \u00e8 necessaria una strategia vincente che offra prestazioni massime e sicurezza a prova di bomba. Iniziate a selezionare il modello perfetto per le vostre esigenze specifiche, approfondite i parametri del modello, le specifiche delle dimensioni e le applicazioni mirate per scoprire l'abbinamento ideale per le vostre capacit\u00e0 hardware e i requisiti dei casi d'uso specifici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Potenziate la vostra configurazione regolando con precisione i parametri critici del modello, come la lunghezza del contesto, e attivando l'accelerazione della GPU, ove possibile, per ottenere livelli di prestazioni rivoluzionari. Assicuratevi che il vostro sistema operativo offra una compatibilit\u00e0 perfetta con gli strumenti e i modelli llm scelti, mantenendo aggiornato l'intero sistema e lo stack software per sfruttare le ultime funzionalit\u00e0 e i miglioramenti di sicurezza all'avanguardia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per evitare colli di bottiglia, monitorate attivamente le risorse di sistema, tenendo traccia dell'utilizzo di RAM e GPU per evitare blocchi delle prestazioni, soprattutto quando si distribuiscono modelli di grandi dimensioni o si eseguono pi\u00f9 modelli in parallelo. Trasformate il vostro flusso di lavoro con interfacce grafiche intuitive come LM Studio o GPT4All per un'esperienza utente senza sforzo che rende incredibilmente semplice la gestione dei modelli e l'ottimizzazione delle impostazioni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Proteggete ci\u00f2 che conta di pi\u00f9, mantenendo sempre i dati sensibili all'interno del vostro ambiente locale e non rischiando mai di trasmettere informazioni riservate attraverso i canali Internet. Testate e valutate continuamente diversi modelli per garantirvi la soluzione ottimale per la vostra applicazione specifica, e sfruttate la flessibilit\u00e0 di mettere a punto o passare a nuovi modelli man mano che le vostre esigenze crescono e si evolvono.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Implementando queste best practice comprovate, creerete un ambiente llm locale sicuro, veloce come un fulmine e calibrato con precisione per fornire risultati eccezionali che superino i vostri requisiti unici e portino a risultati eccezionali.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Analisi dei costi: Servizi di intelligenza artificiale locali e in-the-cloud<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Comprendere l'economia dei servizi di IA locali rispetto a quelli cloud aiuta a prendere decisioni informate sugli investimenti in infrastrutture. L'analisi comprende i costi iniziali dell'hardware, le spese correnti e i calcoli di break-even basati sui modelli di utilizzo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'investimento iniziale in hardware per sistemi ai locali capaci varia da $800-1.500 per le configurazioni di fascia media a $3.000-5.000 per quelle di fascia alta. Questi costi includono CPU moderne, RAM sufficiente, GPU capaci e storage adeguato per pi\u00f9 modelli.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I costi di abbonamento mensile per i servizi cloud AI variano notevolmente: ChatGPT Plus costa $20\/mese, Claude Pro costa $20\/mese e l'utilizzo dell'API pu\u00f2 variare da $10-500+ al mese a seconda del volume. I piani aziendali spesso superano $100\/mese per utente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'analisi di break-even rivela che gli utenti da moderati a pesanti in genere recuperano gli investimenti in hardware entro 6-18 mesi. Gli utenti che elaborano dati sensibili o che necessitano di una disponibilit\u00e0 24 ore su 24, 7 giorni su 7, spesso giustificano l'infrastruttura locale a prescindere da considerazioni puramente economiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I costi energetici per l'esecuzione continua dei modelli locali aggiungono circa $30-100 mensili alle bollette dell'elettricit\u00e0, a seconda dell'efficienza dell'hardware e delle tariffe locali. Le moderne GPU includono funzioni di gestione dell'energia che riducono il consumo durante i periodi di inattivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I calcoli del costo totale di propriet\u00e0 su 2-3 anni favoriscono in genere le soluzioni locali per:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utenti con modelli di utilizzo dell'IA da moderati a pesanti<\/li><li>Organizzazioni che richiedono la conformit\u00e0 alla privacy dei dati<\/li><li>Applicazioni che necessitano di una disponibilit\u00e0 garantita<\/li><li>Squadre che desiderano una capacit\u00e0 di sperimentazione illimitata<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I servizi cloud rimangono economici per:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Utenti occasionali con un volume mensile minimo<\/li><li>Team che richiedono l'accesso a modelli all'avanguardia<\/li><li>Organizzazioni senza competenze in materia di infrastrutture IT<\/li><li>Applicazioni che necessitano di funzionalit\u00e0 di scalabilit\u00e0 continua<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La decisione spesso coinvolge fattori non finanziari, tra cui i requisiti di privacy, <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.investglass.com\/it\/le-principali-tendenze-future-della-sovranita-dei-dati-per-il-2024-cosa-ce-da-sapere\/\" target=\"_self\">sovranit\u00e0 dei dati<\/a>, L'affidabilit\u00e0 della connettivit\u00e0 Internet e le preferenze di controllo dell'organizzazione fanno pendere la bilancia verso la distribuzione locale, nonostante i costi iniziali pi\u00f9 elevati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I modelli linguistici locali di grandi dimensioni rappresentano un cambiamento fondamentale verso una diffusione dell'IA democratizzata, privata ed economica. Man mano che i modelli diventano pi\u00f9 efficienti e gli strumenti pi\u00f9 facili da usare, la barriera all'ingresso continua a diminuire mentre le capacit\u00e0 si espandono rapidamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Che si tratti di uno sviluppatore in cerca di assistenza per la codifica, di un'azienda che protegge dati sensibili o di un appassionato che esplora le possibilit\u00e0 dell'intelligenza artificiale, l'esecuzione di llms in locale offre un controllo senza precedenti sulla vostra esperienza di intelligenza artificiale. Iniziate con strumenti facili da usare come LM Studio o GPT4All, sperimentate diversi modelli per trovare il vostro equilibrio ideale di capacit\u00e0 e prestazioni e ampliate gradualmente la vostra configurazione in base all'evoluzione delle esigenze.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il futuro dell'intelligenza artificiale non \u00e8 solo nei grandi centri dati, ma sul vostro hardware, sotto il vostro completo controllo. Scaricate oggi stesso il vostro primo modello locale e sperimentate la libert\u00e0 dell'intelligenza artificiale self-hosted.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Introduzione all'intelligenza artificiale locale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L'IA locale sta rivoluzionando il modo in cui individui e organizzazioni sfruttano l'intelligenza artificiale portando la piena potenza dei grandi modelli linguistici direttamente sul tuo computer. Invece di dipendere da servizi basati su cloud, l'esecuzione di LLM localmente significa che tutta l'elaborazione avviene sul tuo dispositivo, dandoti il controllo completo sui parametri del modello e su come vengono gestiti i tuoi dati sensibili. Questo approccio non solo migliora la privacy poich\u00e9 i tuoi dati non lasciano mai la tua macchina, ma riduce anche la latenza, rendendo le risposte pi\u00f9 veloci e affidabili che mai.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con l'ai locale, potete mettere a punto modelli linguistici di grandi dimensioni per adattarli alle vostre esigenze specifiche, sia che stiate ottimizzando per attivit\u00e0 specifiche o sperimentando diverse configurazioni. L'esecuzione di llms in locale vi consente di personalizzare i modelli, gestire gli aggiornamenti e distribuire soluzioni perfettamente adattate al vostro flusso di lavoro, il tutto mantenendo le vostre informazioni completamente al sicuro. Man mano che un numero sempre maggiore di utenti scopre il valore rivoluzionario della distribuzione locale, l'ecosistema di strumenti e modelli continua a espandersi rapidamente, rendendo pi\u00f9 facile che mai sfruttare le capacit\u00e0 dei modelli linguistici di grandi dimensioni all'avanguardia llms direttamente sul proprio computer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Come iniziare con gli LLM locali<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avviare il tuo percorso con LLM locali non \u00e8 mai stato cos\u00ec accessibile grazie a strumenti che cambiano il gioco e a un ecosistema in espansione di potenti modelli a portata di mano. Inizia selezionando una piattaforma come LM Studio o Ollama, entrambe progettate per semplificare e ottimizzare il processo di esecuzione di LLM direttamente sul tuo computer. Queste soluzioni offrono esperienze user-friendly su misura per le tue preferenze: LM Studio con la sua intuitiva interfaccia grafica e Ollama con il suo efficiente approccio a riga di comando, in modo da poter scegliere il flusso di lavoro che meglio si adatta alla tua zona di comfort tecnica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo aver installato la vostra piattaforma preferita, sfruttate la funzionalit\u00e0 di ricerca integrata per sfogliare senza problemi i modelli disponibili da repository affidabili come Hugging Face. Scaricate il file del modello scelto direttamente nella vostra configurazione locale, con la garanzia di compatibilit\u00e0 hardware incorporata. Una volta configurato, \u00e8 possibile attivare il server di inferenza locale, che consente di interagire con il modello attraverso l'interfaccia grafica o la riga di comando. Questa potente configurazione offre la flessibilit\u00e0 necessaria per sperimentare con pi\u00f9 modelli, gestire in modo efficiente l'ecosistema LLM locale e godere dei vantaggi completi dell'elaborazione locale senza dipendere da un'infrastruttura cloud esterna.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Impostazione del server di inferenza locale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un server di inferenza locale \u00e8 la spina dorsale rivoluzionaria per l'esecuzione di LLM localmente, permettendoti di distribuire, gestire e interagire con i tuoi modelli scelti in un ambiente notevolmente efficiente e sicuro. Strumenti rivoluzionari come LM Studio e Ollama rendono la configurazione di un server di inferenza locale incredibilmente snella, permettendo anche agli utenti completamente nuovi all'IA di ottenere risultati potenti. Per liberare questo potenziale, basta selezionare il file del modello desiderato e configurare parametri essenziali come la lunghezza del contesto e, quando disponibile, abilitare l'accelerazione GPU per enormi guadagni di prestazioni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama offre funzionalit\u00e0 avanzate come l'accelerazione GPU, che pu\u00f2 accelerare drasticamente l'inferenza dei modelli su hardware compatibile, trasformando completamente il tuo flusso di lavoro. Ottieni il controllo completo specificando la porta esatta per il tuo server di inferenza, rendendolo facilmente accessibile tramite interfaccia utente web o integrabile senza problemi con altre applicazioni per la massima flessibilit\u00e0. LM Studio offre una configurazione altrettanto semplificata, consentendoti di gestire modelli e impostazioni del server tramite un'interfaccia intuitiva e facile da usare. Con il tuo server di inferenza locale operativo, avrai a disposizione un ambiente potente e completamente privato per eseguire LLM localmente e sfruttare le capacit\u00e0 complete e illimitate dei modelli scelti.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Esecuzione di LLM in locale con gli strumenti pi\u00f9 diffusi<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scelta dello strumento giusto \u00e8 la chiave per ottenere un'esperienza perfetta quando si esegue llms in locale. LM Studio, Ollama e GPT4All sono tra le soluzioni pi\u00f9 affidabili, ognuna delle quali offre funzionalit\u00e0 uniche progettate per soddisfare le esigenze specifiche del vostro flusso di lavoro. LM Studio offre un'interfaccia grafica intuitiva che consente di gestire pi\u00f9 modelli, di passare da uno all'altro senza problemi e di regolare le impostazioni per ottenere risultati ottimali per i vostri progetti. Per coloro che lavorano in ambienti con terminale, Ollama offre una solida esperienza a riga di comando che supporta i flussi di lavoro avanzati e si integra perfettamente con l'ecosistema di sviluppo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GPT4All rappresenta un'altra potente scelta nel tuo arsenale, supportando una vasta gamma di modelli tra cui opzioni popolari come Mistral 7B, offrendoti un'interfaccia semplificata per interagire con la tua IA locale. Queste piattaforme non si limitano a eseguire modelli; ti permettono di configurare facilmente server API, abilitando un'integrazione fluida con le tue applicazioni e servizi esistenti. Che tu stia gestendo pi\u00f9 modelli, sperimentando con il fine-tuning o semplicemente iniziando il tuo percorso con LLM locali, queste piattaforme offrono la flessibilit\u00e0 e la potenza necessarie per massimizzare il potenziale della tua IA locale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Creare un server API locale<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La creazione di un server api locale \u00e8 l'ultima novit\u00e0 per chiunque voglia rivoluzionare l'integrazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni nelle applicazioni e nei flussi di lavoro! Con strumenti potenti come LM Studio e Ollama, la creazione di un server api locale personalizzato diventa incredibilmente semplice: basta specificare il file del modello scelto, impostare la chiave api sicura per la massima protezione e configurare il server in modo che venga eseguito sulla porta preferita. Questa configurazione all'avanguardia vi permette di accedere ai vostri modelli attraverso un'intuitiva interfaccia web o in modo programmatico tramite il server api, sbloccando illimitate applicazioni pratiche che trasformano il vostro modo di lavorare.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama offre un'integrazione API server senza interruzioni fin da subito, rendendo facile collegare i tuoi LLM locali ad altri strumenti e piattaforme per la massima efficienza. LM Studio offre capacit\u00e0 altrettanto impressionanti, permettendoti di gestire il tuo server API locale attraverso un'interfaccia utente bellissima e intuitiva che ti d\u00e0 il controllo completo. Creando il tuo server API locale, ottieni una flessibilit\u00e0 impareggiabile per distribuire modelli in scenari reali, automatizzare attivit\u00e0 complesse e costruire soluzioni personalizzate che si adattano perfettamente alle tue esigenze, mantenendo al contempo i tuoi preziosi dati completamente sicuri e sotto il tuo assoluto controllo. Che tu stia sviluppando applicazioni innovative o potenziando flussi di lavoro esistenti, un server API locale \u00e8 la tua chiave per sbloccare il potenziale straordinario della tua infrastruttura AI locale.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The AI revolution is happening, but you don\u2019t need to send your sensitive data to cloud services or pay monthly subscription fees to benefit from it. Running large language models locally on your own computer gives you complete control over your AI interactions while maintaining absolute privacy and eliminating ongoing costs. 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