Introduzione: Cosa si intende per AI locale
AI locale significa eseguire modelli di intelligenza artificiale (in particolare LLM come Gemini, DeepSeek, Llama, Mistral, Phi-3, ecc.) direttamente sul proprio hardware, senza dipendenza dal cloud e con la massima tutela della privacy. Questo consente inferenza, automazione e sviluppo di agenti AI personalizzati, gestiti e controllati dall’utente.
Requisiti hardware consigliati
RAM: Minimo 16GB, meglio 32GB o più per modelli superiori ai 13-14B parametri.
GPU: Nvidia RTX 3090/4080/5090, AMD Radeon AI PRO R9700 (minimo 12GB VRAM per gestire modelli complessi).
SSD NVMe: Velocità I/O importante per caricare modelli massivi.
Sistema operativo: Windows, Linux, macOS (ARM e x86 supportati dalla maggior parte delle suite moderne).
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Software, modelli e tool open source
- Ollama: Per installare modelli LLM con un semplice comando, disponibile come app desktop, supporta modelli come Llama, DeepSeek, Mistral, Phi-3, Gemma.
LM Studio: GUI potente, permette benchmark, gestione e prompt avanzati per LLM su hardware locale con detection automatica delle risorse disponibili.
llama.cpp: Implementazione C/C++ per Llama e modelli simili, ottima su Linux, per testing e scripting avanzato, compatibile con NPU Snapdragon e GPU Nvidia/AMD.
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Installazione passo-passo (esempio LM Studio su Windows/macOS/Linux)
Avvia l’applicazione: accedi all’elenco modelli e verifica compatibilità hardware. Scarica DeepSeek, Phi-3, Gemma o modelli preferiti (suggerimento: modelli quantizzati Q4 o Q5 per PC con poca VRAM).
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- Carica il modello scelto dall’interfaccia (sezione “Loaded Models”).
- Interroga il modello con prompt personalizzati, allegando documenti per analisi locale.
- Puoi integrare WebUI per chat evolute o dockerizzare Ollama per gestire flussi multipli.
Benchmark tecnici
- DeepSeek R1 (14B, 32B, 70B parametri): 14B gira su GPU consumer (ex RTX 3060/3090, Radeon Pro), 32B fluido su GPU con almeno 24GB VRAM (RTX 3090/4090), 70B richiede workstation con GPU doppie o Apple M3 Max, dove si raggiungono tra 3 e 17 tokens/sec su modelli più grandi.
Snapdragon X Elite: AI locale supportata via NPU; ottimo per modelli Q5 e agenti multipli (via LM Studio, Visual Studio Code + Smolagents).
AMD Radeon AI PRO R9700: ideali per ambienti con batch inferenziale massivo e workflow di automazione locali.
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Ottimizzazione e troubleshooting
- Ottimizza la memoria: usa modelli quantizzati per ridurre il carico su RAM e VRAM.
- Scegli modelli LLM “distillati” o specializzati per task specifici (coding, automazione documentale, ricerca).
- Misura le prestazioni con benchmark (LocalScore, test con prompt complessi).
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- Tieni aggiornati driver GPU/NPU e usa versioni recenti di software LLM suite.
Applicazioni avanzate
- Automazione locale: pipeline di agenti, plugin custom, gestione elaborazione dati lavorativi.
- Sviluppo codice: modelli ottimizzati per assistenza Python, C, Java e documentazione.
- Privacy assoluta: tutti i dati rimangono localmente, perfetto per content creation, ricerca, e processi aziendali.
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