LLM Hosting

Torno sempre a llama.cpp per l’inferenza locale — ti dà il controllo che Ollama e altri astraggono, e funziona semplicemente. È facile eseguire interattivamente i modelli GGUF con llama-cli o esporre un’API HTTP OpenAI-compatibile con llama-server.

L’hosting self-hosted di LLM mantiene i dati, i modelli e l’inferenza sotto il tuo controllo: un percorso pratico verso sovrainità AI per team, aziende e nazioni.

Open WebUI è una potente, estensibile e ricca di funzionalità interfaccia web autoospitata per interagire con i grandi modelli linguistici.

vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alta capacità e ad alta efficienza di memoria per i Large Language Models (LLM) sviluppato dal Sky Computing Lab dell’Università di Berkeley.

Scegliere il miglior LLM per Cognee richiede di bilanciare la qualità della costruzione del grafo, i tassi di allucinazione e i vincoli hardware. Cognee eccelle con modelli più grandi a bassa allucinazione (32B+) tramite Ollama ma le opzioni di dimensioni medio-piccole funzionano per le configurazioni più leggere.

Eseguire i modelli LLM localmente è ora pratico per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma scegliere lo strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dagli obiettivi:

Configurazione delle dimensioni del contesto in Docker Model Runner è più complessa di quanto dovrebbe essere.

Docker Model Runner è lo strumento ufficiale di Docker per eseguire modelli AI in locale, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.

Docker Model Runner (DMR) è la soluzione ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, introdotta nel aprile 2025. Questo foglio di riferimento fornisce un rapido riferimento per tutti i comandi essenziali, le configurazioni e le best practice.

Running large language models (LLMs) locally ha guadagnato popolarità per la privacy, il controllo dei costi e le capacità offline. Il panorama si è notevolmente modificato nel aprile 2025 quando Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), la sua soluzione ufficiale per il deployment di modelli AI.

Questo documento fornisce un’overview completa degli SDK Go per Ollama disponibili e confronta i loro set di funzionalità.

In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso l’HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.

Ollama ha rapidamente diventato uno degli strumenti più popolari per eseguire i modelli LLM localmente. La sua semplice CLI e la gestione semplificata dei modelli l’hanno resa un’opzione di riferimento per gli sviluppatori che desiderano lavorare con i modelli AI al di fuori del cloud.

Locally hosted Ollama consente di eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni sul proprio computer, ma l’utilizzo tramite riga di comando non è particolarmente utente-friendly. Ecco diversi progetti open-source che forniscono interfacce simili a ChatGPT che si connettono a un Ollama locale.

In questo test sto confrontando come diversi LLM ospitati su Ollama traducono una pagina Hugo dall’inglese al tedesco.

L’uso degli LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU fantastico. Ecco un elenco se LLM provider in the cloud con gli LLM che ospitano.