Inferenza locale
Runtime ottimizzati per girare LLM su hardware proprio.
- Ollama
- vLLM
- llama.cpp
- LocalAI
Installazioni Private AI
Configuro il tuo stack AI privato. A casa, in azienda o nel tuo cloud.
Inferenza locale, RAG, agenti, vector database, osservabilità. Selezione del software, sizing dell'hardware, installazione, hardening, manutenzione. Il modello gira dove decidi tu, sui dati che restano tuoi.
Dove gira il modello è una decisione tua, non del provider.
Stack
Il software, selezionato e integrato per il tuo contesto.
Non un pacchetto unico. Una combinazione mirata di componenti open-source maturi, scelti in base ai dati, ai vincoli e al carico atteso.
Interfacce conversazionali
UI per interagire con i modelli locali — utenti finali e team.
- Open WebUI
- AnythingLLM
- LM Studio
- Text Generation WebUI
RAG e knowledge
Retrieval-Augmented Generation per interrogare documentazione, knowledge base, archivi.
- PrivateGPT
- AnythingLLM
- Khoj
- Continue.dev
- Danswer / Onyx
Agenti e automazione
Agenti AI che operano su ambienti, flussi e dati controllati.
- Dify
- Flowise
- Langflow
- n8n
Vector database
Indici semantici per RAG, ricerca, similarity matching.
- Qdrant
- Chroma
- Weaviate
- Milvus
- pgvector
Observability
Tracciabilità di prompt, risposte, latency, costi e drift qualitativo.
- Langfuse
- Phoenix (Arize)
Infrastruttura
Containerizzazione, orchestrazione, networking privato e gestione del ciclo di vita.
- Docker / Docker Compose
- K3s / Kubernetes
- Tailscale / Headscale
- Portainer
- Coolify
Deployment
A casa, in ufficio, sui server aziendali, nel tuo cloud privato.
Il "dove" non è secondario. È una scelta di governance del dato che precede ogni altra decisione architetturale.
On-premise
Workstation, server in ufficio, datacenter aziendale. Hardware tuo, controllo totale del dato, nessun dato lascia mai il perimetro.
Cloud privato europeo
Hetzner, OVH, Scaleway e provider sovrani EU. Dato in Europa, contratto chiaro, costo prevedibile, conformità GDPR e NIS2.
Ibrido
Compute pesante on-premise, servizi accessori in cloud. Il meglio dei due mondi: capex controllato, scalabilità opportunistica.
Edge
Intel NUC, mini-PC, ARM server. Inferenza al margine, per device, branch office, contesti vincolati o offline.
Output
Quello che entra in casa tua è un sistema funzionante, non un kit da montare.
Cosa include
- Audit hardware: compatibilità GPU, thermal envelope, throughput stimato
- Sizing del modello rispetto al caso d'uso e al budget
- Installazione completa dello stack selezionato
- Hardening sicurezza e isolamento di rete
- Backup, restore e disaster recovery strategy
- Monitoraggio e osservabilità configurati
- Documentazione operativa
- Knowledge transfer al team interno
Manutenzione opzionale
- Aggiornamenti coordinati di runtime e modelli
- Health-check periodici termici e di throughput
- Patch di sicurezza e gestione CVE
- Tuning su nuovi casi d'uso
- Reporting trimestrale di qualità
Perché non installarlo da soli
Installare Ollama è la parte facile. Il resto è ingegneria.
Apri il browser, scarichi il binario, parte. E lì pensi di aver finito. In realtà inizi.
Cosa non è visibile dall'inizio
- Termica e meccanica delle GPU sotto carico continuativo
- Conflitti driver CUDA / versioni runtime / kernel
- Selezione del modello rispetto a finestra di contesto e carico reale
- Chunking semantico e strategia di retrieval per il RAG
- Hardening di rete, gestione segreti, audit log
- Backup degli indici vettoriali e dei dati di addestramento
- Aggiornamenti e regressioni silenti
- Osservabilità della qualità degli output, non solo delle metriche di sistema
Cosa porta l'esperienza
- Validazione hardware preventiva, prima di spendere
- Stack scelto sui vincoli reali, non sull'hype
- Configurazione documentata e riproducibile
- Sicurezza pensata da subito, non aggiunta dopo
- Operatività verificata sotto carico, non sulla demo
- Manutenzione prevedibile, non emergenze
Il modello è una variabile. L'ambiente che lo ospita è il resto.
Vuoi un sistema Private AI funzionante, non un esperimento?
La valutazione iniziale chiarisce caso d'uso, dati, vincoli, hardware disponibile o da acquisire, e percorso di delivery.