Ospitare Local LLM: Guida completa del 2026 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio e altro ancora

Mastri la distribuzione locale di LLM con 12+ strumenti confrontati

Indice

Deployimento locale di LLMs è diventato sempre più popolare mentre sviluppatori e organizzazioni cercano una maggiore privacy, una ridotta latenza e un maggiore controllo sulla loro infrastruttura AI.

Il mercato offre ora diversi strumenti sofisticati per eseguire LLMs in locale, ciascuno con forze e compromessi distinti. Per un quadro più ampio che include fornitori di cloud e compromessi infrastrutturali, vedi LLM Hosting: Local, Self-Hosted & Cloud Infrastructure Compared.

7 llamas Questa bella immagine è generata da AI model Flux 1 dev.

Prima che i servizi di AI basati sul cloud dominassero il panorama, l’idea di eseguire modelli linguistici sofisticati su hardware locale sembrava impraticabile. Oggi, grazie ai progressi nella quantizzazione dei modelli, nei motori di inferenza efficienti e nell’accessibilità dell’hardware GPU, il deployimento locale degli LLM non è solo fattibile ma spesso preferibile per molti casi d’uso.

Vantaggi Principali del Deployimento Locale: Privacy e sicurezza dei dati, prevedibilità dei costi senza tariffe API per token, risposte a bassa latenza, controllo completo di personalizzazione, capacità offline e conformità ai requisiti normativi per dati sensibili.

TL;DR

Strumento Migliore Per Maturità API Chiamata Strumento GUI Formati File Supporto GPU Open Source
Ollama Sviluppatori, integrazione API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabile ❌ Limitato 3rd party GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Sì
LocalAI AI multimodale, flessibilità ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabile ✅ Completo Web UI GGUF, PyTorch, GPTQ, AWQ, Safetensors NVIDIA, AMD, Apple ✅ Sì
Jan Privacy, semplicità ⭐⭐⭐ Beta ❌ Limitato ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Sì
LM Studio Principianti, hardware a bassa specifica ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabile ⚠️ Sperimentale ✅ Desktop GGUF, Safetensors NVIDIA, AMD (Vulkan), Apple, Intel (Vulkan) ❌ No
vLLM Produzione, alta capacità di throughput ⭐⭐⭐⭐⭐ Produzione ✅ Completo ❌ Solo API PyTorch, Safetensors, GPTQ, AWQ NVIDIA, AMD ✅ Sì
Docker Model Runner Workflow container ⭐⭐⭐ Alpha/Beta ⚠️ Limitato Docker Desktop GGUF (dipende) NVIDIA, AMD Parziale
Lemonade Hardware NPU AMD ⭐⭐⭐ Sviluppo ✅ Completo (MCP) ✅ Web/CLI GGUF, ONNX AMD Ryzen AI (NPU) ✅ Sì
Msty Gestione multimodello ⭐⭐⭐⭐ Stabile ⚠️ Attraverso backend ✅ Desktop Attraverso backend Attraverso backend ❌ No
Backyard AI Personaggi/roleplay ⭐⭐⭐ Stabile ❌ Limitato ✅ Desktop GGUF NVIDIA, AMD, Apple ❌ No
Sanctum Privacy mobile ⭐⭐⭐ Stabile ❌ Limitato ✅ Mobile/Desktop Modelli ottimizzati GPU mobili ❌ No
RecurseChat Utenti terminal ⭐⭐⭐ Stabile ⚠️ Attraverso backend ❌ Terminal Attraverso backend Attraverso backend ✅ Sì
node-llama-cpp Sviluppatori JavaScript/Node.js ⭐⭐⭐⭐ Stabile ⚠️ Manuale ❌ Libreria GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Sì

Raccomandazioni rapide:

  • Principianti: LM Studio o Jan
  • Sviluppatori: Ollama o node-llama-cpp
  • Produzione: vLLM
  • Multimodale: LocalAI
  • PC AMD Ryzen AI: Lemonade
  • Focus sulla privacy: Jan o Sanctum
  • Utenti avanzati: Msty

Ollama

Ollama è emerso come uno degli strumenti più popolari per il deployimento locale degli LLM, specialmente tra gli sviluppatori che apprezzano la sua interfaccia a riga di comando e l’efficienza. Costruito su llama.cpp, fornisce un eccellente throughput di token al secondo con una gestione intelligente della memoria e un’accelerazione GPU efficiente per GPU NVIDIA (CUDA), Apple Silicon (Metal) e AMD (ROCm).

Funzionalità Principali: Gestione semplice dei modelli con comandi come ollama run llama3.2, API compatibile con OpenAI per il sostituzione diretta dei servizi cloud, vasta libreria di modelli che supporta Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen e altri, capacità di output strutturati e creazione di modelli personalizzati tramite Modelfiles.

Maturità dell’API: Molto matura con endpoint OpenAI compatibili stabili inclusi /v1/chat/completions, /v1/embeddings e /v1/models. Supporta il flusso completo tramite Server-Sent Events, API visiva per modelli multimodali, ma non supporta nativamente la chiamata di funzioni. Comprendere come Ollama gestisce le richieste parallele è cruciale per un deployimento ottimale, specialmente quando si gestiscono diversi utenti contemporanei.

Supporto dei Formati File: Principalmente formato GGUF con tutti i livelli di quantizzazione (Q2_K attraverso Q8_0). Conversione automatica da modelli Hugging Face disponibile tramite la creazione di Modelfile. Per una gestione efficiente dello storage, potresti dover spostare i modelli Ollama su un diverso disco o cartella.

Supporto per la Chiamata Strumento: Ollama ha aggiunto ufficialmente la funzionalità di chiamata strumento, permettendo ai modelli di interagire con funzioni esterne e API. L’implementazione segue un approccio strutturato dove i modelli possono decidere quando invocare gli strumenti e come utilizzare i dati restituiti. La chiamata strumento è disponibile tramite l’API di Ollama e funziona con modelli specificamente addestrati per la chiamata di funzioni come Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 e Qwen2.5. Tuttavia, come di 2024, l’API di Ollama non supporta ancora le chiamate strumento in streaming o il parametro tool_choice, disponibili nell’API di OpenAI. Questo significa che non puoi forzare una specifica chiamata strumento o ricevere risposte delle chiamate strumento in modalità streaming. Nonostante queste limitazioni, la chiamata strumento di Ollama è pronta per la produzione per molti casi d’uso e si integra bene con framework come Spring AI e LangChain. La funzionalità rappresenta un miglioramento significativo rispetto all’approccio precedente di ingegneria dei prompt.

Quando scegliere: Ideale per sviluppatori che preferiscono le interfacce CLI e l’automazione, necessitano di integrazione API affidabile per le applicazioni, valutano la trasparenza open-source e desiderano un utilizzo efficiente delle risorse. Eccellente per costruire applicazioni che richiedono un migrazione senza interruzioni da OpenAI. Per un riferimento completo dei comandi e delle configurazioni, vedi la guida rapida di Ollama.

LocalAI

LocalAI si posiziona come un stack AI completo, andando oltre la generazione del testo per supportare applicazioni AI multimodali, tra cui la generazione di testo, immagini e audio.

Funzionalità Principali: Stack AI completo che include LocalAI Core (API di testo, immagini, audio, visione), LocalAGI per agenti autonomi, LocalRecall per ricerca semantica, capacità di inferenza distribuita P2P, e grammatiche vincolate per output strutturati.

Maturità dell’API: Molto matura come sostituzione completa di OpenAI che supporta tutti gli endpoint OpenAI più funzionalità aggiuntive. Include supporto completo al flusso, chiamata nativa di funzioni tramite API compatibile con OpenAI, generazione e elaborazione di immagini, trascrizione audio (Whisper), testo a voce, limitazione di velocità configurabile e autenticazione API integrata. LocalAI eccelle in compiti come convertire contenuti HTML in Markdown utilizzando LLM grazie al suo supporto API versatile.

Supporto dei Formati File: Più versatile con supporto per GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ e AWQ. Diversi backend tra cui llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama e ExLlama2.

Supporto per la Chiamata Strumento: LocalAI fornisce un supporto completo alla chiamata di funzioni compatibile con OpenAI tramite il suo stack AI espanso. Il componente LocalAGI consente specificamente agenti autonomi con robuste capacità di chiamata strumento. L’implementazione di LocalAI supporta l’intero set di API di strumenti OpenAI, inclusi le definizioni delle funzioni, gli schemi dei parametri e le chiamate di funzioni singole e parallele. La piattaforma funziona attraverso diversi backend (llama.cpp, vLLM, Transformers) e mantiene la compatibilità con lo standard API di OpenAI, rendendo la migrazione semplice. LocalAI supporta funzionalità avanzate come grammatiche vincolate per output strutturati più affidabili e ha supporto sperimentale per il Model Context Protocol (MCP). L’implementazione della chiamata strumento è matura e pronta per la produzione, funzionando particolarmente bene con modelli ottimizzati per la chiamata di funzioni come Hermes 2 Pro, Functionary e recenti modelli Llama. L’approccio di LocalAI alla chiamata strumento è una delle sue funzionalità più forti, offrendo flessibilità senza sacrificare la compatibilità.

Quando scegliere: Migliore per utenti che necessitano di capacità AI multimodali al di là del testo, massima flessibilità nella selezione dei modelli, compatibilità con l’API OpenAI per applicazioni esistenti e funzionalità avanzate come ricerca semantica e agenti autonomi. Funziona in modo efficiente anche senza GPU dedicate.

Jan

Jan adotta un approccio diverso, privilegiando la privacy dell’utente e la semplicità rispetto alle funzionalità avanzate con un design 100% offline che include nessuna telemetria e nessuna dipendenza dal cloud.

Funzionalità Principali: Interfaccia di conversazione familiare simile a ChatGPT, Model Hub pulito con modelli contrassegnati come “veloci”, “bilanciati” o “di alta qualità”, gestione delle conversazioni con capacità di importazione/esportazione, configurazione minima con funzionalità out-of-box, backend llama.cpp, supporto GGUF, rilevamento automatico dell’hardware, sistema di estensioni per plugin della comunità.

Maturità dell’API: Fase beta con API compatibile con OpenAI che espone endpoint di base. Supporta risposte e embeddings in streaming tramite backend llama.cpp, ma ha supporto limitato per la chiamata strumento e API visiva sperimentale. Non è progettato per scenari multi-utente o limitazione della velocità.

Supporto dei Formati File: Modelli GGUF compatibili con il motore llama.cpp, supportando tutti i livelli standard di quantizzazione GGUF con gestione semplice del file tramite trascinamento e rilascio.

Supporto per la Chiamata Strumento: Jan attualmente ha capacità limitate di chiamata strumento nelle sue versioni stabili. Come un assistente AI personale focalizzato sulla privacy, Jan privilegia la semplicità rispetto alle funzionalità avanzate degli agenti. Sebbene il motore sottostante llama.cpp teoricamente supporti schemi di chiamata strumento, l’implementazione dell’API di Jan non espone endpoint completi di chiamata di funzioni compatibili con OpenAI. Gli utenti che necessitano di chiamata strumento dovrebbero implementare approcci manuali di ingegneria dei prompt o attendere aggiornamenti futuri. La roadmap di sviluppo suggerisce miglioramenti al supporto degli strumenti, ma l’attenzione attuale rimane sul fornire un’esperienza di chat affidabile, offline-first. Per applicazioni di produzione che richiedono chiamate strumento robuste, considerare LocalAI, Ollama o vLLM invece. Jan è adatto per casi d’uso di AI conversazionale piuttosto che per flussi di lavoro complessi di agenti autonomi che richiedono orchestrazione degli strumenti.

Quando scegliere: Perfetto per utenti che privilegiano la privacy e l’operazione offline, desiderano un’esperienza senza configurazione, preferiscono l’interfaccia GUI rispetto alla CLI e necessitano di un’alternativa locale a ChatGPT per uso personale.

LM Studio

LM Studio ha guadagnato la sua reputazione come lo strumento più accessibile per il deployimento locale degli LLM, specialmente per gli utenti senza background tecnico.

Funzionalità Principali: Interfaccia GUI raffinata con bella interfaccia intuitiva, browser dei modelli per facile ricerca e download da Hugging Face, confronto delle prestazioni con indicatori visivi della velocità e qualità del modello, interfaccia di chat immediata per il test, regolatori di parametri utente-friendly, rilevamento automatico dell’hardware e ottimizzazione, offloading Vulkan per GPU integrate Intel/AMD, gestione intelligente della memoria, ottimizzazione eccellente per Apple Silicon, server API locale con endpoint compatibili con OpenAI, e divisione dei modelli per eseguire modelli più grandi su GPU e RAM.

Maturità dell’API: Molto matura e stabile con API compatibile con OpenAI. Supporta flusso completo, API di embeddings, chiamata sperimentale di funzioni per modelli compatibili, e supporto limitato multimodale. Focalizzata su scenari single-user senza limitazione di velocità o autenticazione predefinita.

Supporto dei Formati File: GGUF (compatibile con llama.cpp) e formati Hugging Face Safetensors. Convertitore integrato per alcuni modelli e può eseguire modelli GGUF divisi.

Supporto per la Chiamata Strumento: LM Studio ha implementato supporto sperimentale alla chiamata strumento nelle versioni recenti (v0.2.9+), seguendo il formato API di chiamata delle funzioni di OpenAI. La funzionalità consente ai modelli addestrati su chiamate di funzioni (in particolare Hermes 2 Pro, Llama 3.1 e Functionary) di invocare strumenti esterni tramite il server API locale. Tuttavia, la chiamata strumento in LM Studio dovrebbe essere considerata di qualità beta — funziona in modo affidabile per test e sviluppo ma potrebbe incontrare casi limite in produzione. L’interfaccia grafica rende facile definire gli schemi delle funzioni e testare le chiamate strumento interattivamente, il che è prezioso per prototipare flussi di lavoro agenti. La compatibilità del modello varia significativamente, con alcuni modelli che mostrano un comportamento migliore nella chiamata strumento rispetto ad altri. LM Studio non supporta le chiamate strumento in streaming o funzionalità avanzate come l’invocazione parallela di funzioni. Per lo sviluppo serio di agenti, utilizzare LM Studio per il test e il prototipo locale, quindi distribuire a vLLM o LocalAI per l’affidabilità in produzione.

Quando scegliere: Ideale per principianti nuovi al deployimento locale degli LLM, utenti che preferiscono interfacce grafiche rispetto agli strumenti a riga di comando, coloro che necessitano di buone prestazioni su hardware a bassa specifica (specialmente con GPU integrate) e chiunque desideri un’esperienza utente professionale raffinata. Su macchine senza GPU dedicate, LM Studio spesso supera Ollama grazie alle capacità di offloading Vulkan. Molti utenti migliorano l’esperienza di LM Studio con interfacce utente open-source per istanze locali di Ollama che funzionano anche con l’API compatibile con OpenAI di LM Studio.

vLLM

vLLM è progettato specificamente per un’alta prestazione, deployimento di LLM in produzione con la sua innovativa tecnologia PagedAttention che riduce la frammentazione della memoria del 50% o più e aumenta il throughput del 2-4x per richieste parallele.

Funzionalità Principali: PagedAttention per gestione ottimizzata della memoria, batch continuo per elaborazione efficiente di richieste multiple, inferenza distribuita con parallelismo tensoriale su più GPU, supporto al flusso token-by-token, ottimizzazione del throughput per servire molti utenti, supporto per architetture popolari (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), modelli linguistico-visivi (LLaVA, Qwen-VL), API compatibile con OpenAI, supporto Kubernetes per orchestrazione container e metriche integrate per tracciamento delle prestazioni.

Maturità dell’API: Pronto per la produzione con API molto matura compatibile con OpenAI. Supporto completo al flusso, embeddings, chiamata strumento/function con capacità di invocazione parallela, supporto per modelli linguistico-visivi, limitazione di velocità a livello di produzione e autenticazione basata su token. Ottimizzato per throughput elevato e richieste batch.

Supporto dei Formati File: PyTorch e Safetensors (primari), quantizzazione GPTQ e AWQ, supporto nativo per Hugging Face model hub. Non supporta nativamente GGUF (richiede conversione).

Supporto per la Chiamata Strumento: vLLM offre una chiamata strumento a livello di produzione, completamente funzionale e 100% compatibile con l’API di chiamata delle funzioni di OpenAI. Implementa l’intero specifica inclusi le chiamate di funzioni parallele (dove i modelli possono invocare simultaneamente diversi strumenti), il parametro tool_choice per controllare la selezione degli strumenti e il supporto al flusso per le chiamate strumento. Il meccanismo PagedAttention di vLLM mantiene un alto throughput anche durante sequenze complesse di chiamate strumento, rendendolo ideale per sistemi di agenti autonomi che servono molti utenti contemporaneamente. L’implementazione funziona eccellentemente con modelli ottimizzati per la chiamata di funzioni come Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large e Hermes 2 Pro. vLLM gestisce la chiamata strumento a livello API con validazione automatica dello schema JSON per i parametri delle funzioni, riducendo gli errori e migliorando l’affidabilità. Per deployimenti in produzione che richiedono orchestrazione di strumenti a livello aziendale, vLLM è lo standard d’oro, offrendo sia le prestazioni più elevate che l’insieme più completo di funzionalità tra le soluzioni di hosting locali degli LLM.

Quando scegliere: Migliore per prestazioni e affidabilità a livello di produzione, gestione di richieste parallele elevate, capacità di deployimento su più GPU e servizio di LLM a livello aziendale. Quando confrontare le specifiche delle GPU NVIDIA per la compatibilità con l’AI, i requisiti di vLLM favoriscono GPU moderne (A100, H100, RTX 4090) con capacità VRAM elevate per prestazioni ottimali. vLLM eccelle anche in ottenere output strutturati dagli LLM grazie al suo supporto nativo alla chiamata strumento.

Docker Model Runner

Docker Model Runner è l’ingresso relativamente nuovo di Docker nel deployimento locale degli LLM, sfruttando le forze di containerizzazione di Docker con integrazione nativa, supporto Docker Compose per deployimenti multi-container facili, gestione semplificata dei volumi per storage e caching dei modelli e scoperta di servizi nativa per container.

Funzionalità Principali: Container preconfigurati con immagini modello pronte all’uso, allocazione fine dei risorse CPU e GPU, ridotta complessità di configurazione e gestione GUI tramite Docker Desktop.

Maturità dell’API: Fase Alpha/Beta con API in evoluzione. Interfacce native con capacità specifiche determinate dall’engine sottostante (di solito basate su GGUF/Ollama).

Supporto dei Formati File: Modelli containerizzati con formato dipendente dall’engine sottostante (tipicamente GGUF). Standardizzazione ancora in evoluzione.

Supporto per la Chiamata Strumento: Le capacità di chiamata strumento di Docker Model Runner sono ereditate dall’engine di inferenza sottostante (di solito Ollama). Un recente valutazione pratica da parte di Docker ha rivelato sfide significative con la chiamata strumento locale dei modelli, tra cui invocazione eccessiva (modelli che chiamano strumenti inutilmente), selezione errata degli strumenti e difficoltà nel gestire correttamente le risposte degli strumenti. Sebbene Docker Model Runner supporti la chiamata strumento tramite la sua API compatibile con OpenAI quando si utilizzano modelli appropriati, l’affidabilità varia molto in base al modello e alla configurazione specifica. Lo strato di containerizzazione non aggiunge funzionalità di chiamata strumento — semplicemente fornisce un wrapper di deployment standardizzato. Per sistemi di agenti in produzione che richiedono chiamate strumento robuste, è più efficace containerizzare direttamente vLLM o LocalAI piuttosto che utilizzare Model Runner. La forza di Docker Model Runner risiede nella semplificazione del deployment e nella gestione delle risorse, non in capacità AI avanzate. L’esperienza di chiamata strumento sarà tanto buona quanto il supporto del modello e dell’engine sottostante.

Quando scegliere: Ideale per utenti che utilizzano estesamente Docker nei loro flussi di lavoro, necessitano di orchestrazione container senza interruzioni, valutano l’ecosistema e gli strumenti di Docker e desiderano pipeline di deployment semplificate. Per un’analisi dettagliata delle differenze, vedi confronto Docker Model Runner vs Ollama che esplora quando scegliere ciascuna soluzione per il tuo caso d’uso specifico.

Lemonade

Lemonade rappresenta un nuovo approccio al hosting locale degli LLM, specificamente ottimizzato per hardware AMD con accelerazione NPU (Neural Processing Unit) sfruttando le capacità di AMD Ryzen AI.

Funzionalità Principali: Accelerazione NPU per inferenza efficiente sui processori Ryzen AI, esecuzione ibrida combinando NPU, iGPU e CPU per prestazioni ottimali, integrazione di primo livello del Model Context Protocol (MCP) per la chiamata strumento, API standard compatibile con OpenAI, design leggero con minimo overhead delle risorse, supporto per agenti autonomi con capacità di accesso agli strumenti, diverse interfacce tra cui UI web, CLI e SDK, e ottimizzazioni specifiche per hardware AMD Ryzen AI (7040/8040 serie o successive).

Maturità dell’API: In fase di sviluppo ma in rapido miglioramento con endpoint OpenAI compatibili e supporto avanzato MCP-based per la chiamata strumento. Interfaccia linguaggio-agnostica semplifica l’integrazione tra diversi linguaggi di programmazione.

Supporto dei Formati File: GGUF (principale) e ONNX con formati ottimizzati per NPU. Supporta i livelli comuni di quantizzazione (Q4, Q5, Q8).

Supporto per la Chiamata Strumento: Lemonade fornisce chiamata strumento all’avanguardia tramite il supporto di primo livello del Model Context Protocol (MCP), rappresentando un’evoluzione significativa oltre la tradizionale chiamata di funzioni OpenAI-style. MCP è uno standard aperto progettato da Anthropic per un’integrazione più naturale e contestuale degli strumenti, permettendo agli LLM di mantenere una migliore consapevolezza degli strumenti disponibili e dei loro scopi durante le conversazioni. L’implementazione di MCP di Lemonade consente interazioni con diversi strumenti tra cui ricerca web, operazioni del filesystem, sistemi di memoria e integrazioni personalizzate — tutto con accelerazione NPU per efficienza. L’approccio MCP offre vantaggi rispetto alla tradizionale chiamata di funzioni: una migliore scoperta degli strumenti, una gestione migliorata del contesto in conversazioni multistep e definizioni standardizzate degli strumenti che funzionano tra diversi modelli. Sebbene MCP sia ancora emergente (adottato da Claude, ora in espansione ai deployimenti locali), l’implementazione precoce di Lemonade lo posiziona come leader per sistemi di agenti di nuova generazione. Ideale per hardware AMD Ryzen AI dove l’offloading NPU fornisce guadagni di efficienza 2-3x per flussi di lavoro di agenti pesanti per strumenti.

Quando scegliere: Perfetto per utenti con hardware AMD Ryzen AI, coloro che costruiscono agenti autonomi, chiunque necessiti di accelerazione NPU efficiente e sviluppatori che desiderano supporto all’avanguardia MCP. Può raggiungere un miglioramento del 2-3x in token/watt rispetto all’inferenza solo su CPU su sistemi AMD Ryzen AI.

Msty

Msty si concentra sulla gestione senza interruzioni di diversi fornitori e modelli di LLM con un’interfaccia unificata per diversi backend che lavorano con Ollama, OpenAI, Anthropic e altri.

Funzionalità Principali: Architettura indipendente dal fornitore, passaggio rapido tra modelli, avanzata gestione delle conversazioni con ramificazione e fork, libreria di prompt integrata, capacità di mescolare modelli locali e cloud in un’unica interfaccia, confronto delle risposte da diversi modelli fianco a fianco, e supporto cross-platform per Windows, macOS e Linux.

Maturità dell’API: Stabile per connettersi a installazioni esistenti. Non richiede un server separato poiché estende la funzionalità di altri strumenti come Ollama e LocalAI.

Supporto dei Formati File: Dipende dai backend connessi (tipicamente GGUF tramite Ollama/LocalAI).

Supporto per la Chiamata Strumento: Le capacità di chiamata strumento di Msty sono ereditate dai backend connessi. Quando si connette a Ollama, si affrontano le sue limitazioni (nessuna chiamata strumento nativa). Quando si utilizzano backend LocalAI o OpenAI, si ottengono le loro funzionalità complete di chiamata strumento. Msty stesso non aggiunge funzionalità di chiamata strumento ma piuttosto agisce come un’interfaccia unificata per diversi fornitori. Questo può essere vantaggioso — puoi testare lo stesso workflow di agenti contro diversi backend (Ollama locale vs LocalAI vs OpenAI cloud) per confrontare prestazioni e affidabilità. Le funzionalità di gestione delle conversazioni di Msty sono particolarmente utili per il debug di sequenze complesse di chiamata strumento, poiché puoi forkare le conversazioni nei punti decisionali e confrontare come diversi modelli gestiscono le stesse chiamate strumento. Per sviluppatori che costruiscono sistemi di agenti multimodello, Msty fornisce un modo conveniente per valutare quale backend offre le migliori prestazioni di chiamata strumento per casi d’uso specifici.

Quando scegliere: Ideale per utenti avanzati che gestiscono diversi modelli, coloro che confrontano gli output dei modelli, utenti con flussi di lavoro di conversazione complessi e configurazioni ibride locali/cloud. Non è un server autonomo ma piuttosto un frontend sofisticato per deployimenti esistenti degli LLM.

Backyard AI

Backyard AI si specializza in conversazioni basate su personaggi e scenari di roleplay con creazione dettagliata dei personaggi, definizione del profilo di personalità AI, passaggio tra diversi personaggi, memoria a lungo termine per conversazioni, interfaccia utente accessibile per utenti non tecnici, basato su llama.cpp con supporto per modelli GGUF e disponibilità cross-platform (Windows, macOS, Linux).

Funzionalità Principali: Creazione di personaggi con dettagliati profili di personalità AI, diversi personaggi, sistema di memoria per conversazioni a lungo termine, interfaccia utente accessibile per non tecnici, basato su llama.cpp con supporto per modelli GGUF e disponibilità cross-platform (Windows, macOS, Linux).

Maturità dell’API: Stabile per uso GUI ma accesso limitato all’API. Focalizzato principalmente sull’esperienza utente grafica piuttosto che sull’integrazione programmatica.

Supporto dei Formati File: Modelli GGUF con supporto per la maggior parte dei modelli chat popolari.

Supporto per la Chiamata Strumento: Backyard AI non fornisce capacità di chiamata strumento o funzioni di chiamata. È progettato appositamente per conversazioni basate su personaggi e scenari di roleplay dove l’integrazione degli strumenti non è rilevante. L’applicazione si concentra sul mantenere la coerenza dei personaggi, la gestione della memoria a lungo termine e la creazione di esperienze conversazionali immersiva piuttosto che eseguire funzioni o interagire con sistemi esterni. Per gli utenti che cercano interazioni AI basate su personaggi, l’assenza di chiamata strumento non è un limite — permette al sistema di ottimizzare completamente per il dialogo naturale. Se hai bisogno di personaggi AI che possano anche utilizzare strumenti (come un assistente per roleplay che possa controllare il meteo reale o cercare informazioni), dovrai utilizzare una piattaforma diversa come LocalAI o costruire una soluzione personalizzata che combini schede di personaggi con modelli in grado di chiamare strumenti.

Quando scegliere: Migliore per scrittura creativa e roleplay, applicazioni basate su personaggi, utenti che desiderano personaggi AI personalizzati, e uso di gioco e intrattenimento. Non progettato per sviluppo generico o integrazione API.

Sanctum

Sanctum AI si concentra sulla privacy con applicazioni mobili e desktop offline-first che offrono un’operazione offline vera senza richiedere internet, crittografia end-to-end per la sincronizzazione delle conversazioni, elaborazione locale con tutto l’inferenza che avviene localmente, e sincronizzazione crittografata cross-platform.

Funzionalità Principali: Supporto mobile per iOS e Android (raro nel mondo degli LLM), ottimizzazione aggressiva dei modelli per dispositivi mobili, sincronizzazione crittografata opzionale al cloud, supporto per condivisione familiare, modelli ottimizzati più piccoli (1B-7B parametri), quantizzazione personalizzata per dispositivi mobili, e bundle di modelli preimballati.

Maturità dell’API: Stabile per l’uso mobile previsto ma accesso limitato all’API. Progettato per applicazioni end-user piuttosto che per integrazione da sviluppatori.

Supporto dei Formati File: Formati di modelli ottimizzati più piccoli con quantizzazione personalizzata per piattaforme mobili.

Supporto per la Chiamata Strumento: Sanctum non supporta capacità di chiamata strumento o funzioni di chiamata nel suo attuale implementazione. Come un’applicazione mobile-first focalizzata sulla privacy e sull’operazione offline, Sanctum privilegia semplicità e efficienza risorse rispetto a funzionalità avanzate come flussi di lavoro agenti. I modelli più piccoli (1B-7B parametri) che esegue non sono in genere adatti per una chiamata strumento affidabile anche se l’infrastruttura lo supportasse. Il valore proposto di Sanctum è fornire chat AI privato, su dispositivi locali per uso quotidiano — leggere email, redigere messaggi, rispondere a domande — piuttosto che compiti autonomi complessi. Per utenti mobili che necessitano di capacità di chiamata strumento, le vincoli architetturali del hardware mobile rendono questa aspettativa irrealistica. Soluzioni basate sul cloud o applicazioni desktop con modelli più grandi rimangono necessarie per flussi di lavoro agenti che richiedono integrazione strumenti.

Quando scegliere: Perfetto per accesso mobile agli LLM, utenti preoccupati per la privacy, scenari multi-dispositivo e assistenza AI in movimento. Limitato a modelli più piccoli a causa dei vincoli del hardware mobile e meno adatto a compiti complessi che richiedono modelli più grandi.

RecurseChat

RecurseChat è un’interfaccia di chat a terminale per sviluppatori che vivono nella riga di comando, offrendo interazione basata su tastiera con binding chiave Vi/Emacs.

Funzionalità Principali: Operazione nativa a terminale, supporto multi-backend (Ollama, OpenAI, Anthropic), evidenziazione della sintassi per blocchi di codice, gestione delle sessioni per salvare e ripristinare conversazioni, comandi CLI scriptabili per automazione, scritto in Rust per operazione rapida ed efficiente, dipendenze minimali, funziona su SSH, e compatibile con tmux/screen.

Maturità dell’API: Stabile, utilizzando API esistenti dei backend (Ollama, OpenAI, ecc.) invece di fornire il proprio server.

Supporto dei Formati File: Dipende dal backend utilizzato (tipicamente GGUF tramite Ollama).

Supporto per la Chiamata Strumento: Il supporto per la chiamata strumento di RecurseChat dipende da quale backend si connette. Con backend Ollama, si ereditano le limitazioni di Ollama. Con backend OpenAI o Anthropic, si ottengono le capacità complete di chiamata delle funzioni. RecurseChat stesso non implementa la chiamata strumento ma fornisce un’interfaccia a terminale che rende conveniente debuggare e testare flussi di lavoro agenti. L’evidenziazione della sintassi per JSON rende facile ispezionare i parametri e le risposte delle chiamate di funzione. Per sviluppatori che costruiscono sistemi agenti a riga di comando o testano la chiamata strumento in ambienti remoti tramite SSH, RecurseChat offre un’interfaccia leggera senza l’overhead di un’interfaccia grafica. La sua natura scriptabile permette anche l’automazione di scenari di test agenti tramite script shell, rendendola preziosa per pipeline CI/CD che necessitano di validare il comportamento della chiamata strumento su diversi modelli e backend.

Quando scegliere: Ideale per sviluppatori che preferiscono interfacce a terminale, accesso a server remoti tramite SSH, esigenze di scripting e automazione e integrazione con flussi di lavoro a terminale. Non è un server autonomo ma un client terminale sofisticato.

node-llama-cpp

node-llama-cpp porta llama.cpp all’ecosistema Node.js con binding nativi che forniscono un’integrazione diretta con llama.cpp e supporto completo TypeScript con definizioni di tipo complete.

Funzionalità Principali: Generazione token-by-token, generazione di embedding di testo, gestione programmatica dei modelli per scaricare e gestire modelli, gestione integrata dei template di chat, binding nativi che forniscono prestazioni quasi native di llama.cpp nell’ambiente Node.js, progettato per costruire applicazioni Node.js/JavaScript con LLM, app Electron con AI locale, servizi backend e funzioni serverless con modelli inclusi.

Maturità dell’API: Stabile e matura con definizioni TypeScript complete e API ben documentate per sviluppatori JavaScript.

Supporto dei Formati File: GGUF tramite llama.cpp con supporto per tutti i livelli standard di quantizzazione.

Supporto per la Chiamata Strumento: node-llama-cpp richiede un’implementazione manuale della chiamata strumento tramite ingegneria dei prompt e analisi degli output. A differenza delle soluzioni basate su API con chiamata nativa di funzioni, devi gestire interamente il flusso di lavoro della chiamata strumento nel tuo codice JavaScript: definire gli schemi degli strumenti, iniettarli nei prompt, analizzare le risposte del modello per le chiamate di funzione, eseguire gli strumenti e restituire i risultati al modello. Sebbene questo ti dia il controllo completo e la flessibilità, è significativamente più lavoro rispetto all’utilizzo di vLLM o LocalAI con supporto integrato. node-llama-cpp è ideale per sviluppatori che desiderano costruire logica di agenti personalizzata in JavaScript e necessitano di controllo finegrained sul processo di chiamata strumento. Il supporto TypeScript rende più facile definire interfacce degli strumenti type-safe. Considera l’utilizzo con librerie come LangChain.js per astrarre l’ingegneria boilerplate della chiamata strumento mantenendo i vantaggi dell’inferenza locale.

Quando scegliere: Perfetto per sviluppatori JavaScript/TypeScript, applicazioni desktop Electron, servizi backend Node.js e sviluppo rapido di prototipi. Fornisce controllo programmatico piuttosto che un server autonomo.

Conclusione

La scelta del giusto strumento per il deployment di un LLM locale dipende dai requisiti specifici:

Raccomandazioni principali:

  • Principianti: Inizia con LM Studio per un’interfaccia utente eccellente e un’usabilità semplice, o Jan per una semplicità orientata alla privacy
  • Sviluppatori: Scegli Ollama per l’integrazione API e la flessibilità, o node-llama-cpp per progetti JavaScript/Node.js
  • Enthusiasti della privacy: Utilizza Jan o Sanctum per un’esperienza offline con supporto mobile opzionale
  • Necessità multimodali: Seleziona LocalAI per capacità AI complete al di là del testo
  • Deployment in produzione: Deploya vLLM per un servizio ad alte prestazioni con funzionalità enterprise
  • Flussi di lavoro con container: Considera Docker Model Runner per l’integrazione nell’ecosistema
  • Hardware AMD Ryzen AI: Lemonade sfrutta l’NPU/iGPU per prestazioni eccellenti
  • Utenti avanzati: Msty per la gestione di diversi modelli e fornitori
  • Scrittura creativa: Backyard AI per conversazioni basate su personaggi
  • Enthusiasti del terminale: RecurseChat per flussi di lavoro in riga di comando
  • Agenti autonomi: vLLM o Lemonade per un robusto chiamata di funzioni e supporto MCP

Fattori chiave per la decisione: Maturità dell’API (vLLM, Ollama e LM Studio offrono le API più stabili), chiamata degli strumenti (vLLM e Lemonade offrono la migliore classe di chiamata di funzioni), supporto dei formati di file (LocalAI supporta la gamma più ampia), ottimizzazione hardware (LM Studio eccelle sui GPU integrati, Lemonade sui NPUs AMD), e varietà di modelli (Ollama e LocalAI offrono la selezione più ampia di modelli).

L’ecosistema dei modelli locali continua a maturare rapidamente, con il 2025 che porterà avanzamenti significativi nella standardizzazione dell’API (compatibilità OpenAI su tutti gli strumenti principali), nella chiamata degli strumenti (adozione del protocollo MCP che abilita agenti autonomi), nella flessibilità dei formati (migliori strumenti di conversione e metodi di quantizzazione), nel supporto hardware (accelerazione NPU, miglior utilizzo dei GPU integrati), e nelle applicazioni specializzate (mobile, terminale, interfacce basate su personaggi).

Se sei preoccupato per la privacy dei dati, vuoi ridurre i costi API, hai bisogno di funzionalità offline o richiedi prestazioni a livello di produzione, il deployment locale di un LLM è mai stato più accessibile o capace. Gli strumenti riveduti in questa guida rappresentano l’avanguardia del deployment locale di AI, ciascuno risolvendo problemi specifici per diversi gruppi di utenti. Per vedere come queste opzioni locali si integrano con le API cloud e altre configurazioni self-hosted, consulta la nostra LLM Hosting: Confronto tra Local, Self-Hosted e Cloud Infrastructure.

Riferimenti esterni