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

Mastica il deployment locale di LLM con 12+ strumenti confrontati

Indice

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

Oggi il mercato offre diversi strumenti sofisticati per eseguire LLMs in locale, ciascuno con forze e compromessi distinti.

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

Prima che i servizi AI basati su 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 di funzionamento 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 Flussi di lavoro 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 multi-modello ⭐⭐⭐⭐ 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

Consigli Veloci:

  • 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 Esperti: Msty

Ollama

Ollama è emerso come uno dei strumenti più popolari per il deployimento locale degli LLM, in particolare tra gli sviluppatori che apprezzano l’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 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 API: Maturità molto alta con endpoint OpenAI stabili inclusi /v1/chat/completions, /v1/embeddings e /v1/models. Supporta il flusso completo tramite Server-Sent Events, API visione 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). La conversione automatica da modelli Hugging Face è disponibile tramite la creazione di Modelfile. Per una gestione efficiente del storage, potresti dover spostare i modelli Ollama su un diverso disco o cartella.

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: Ollama ha aggiunto ufficialmente la funzionalità di chiamata degli strumenti, 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 degli strumenti 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 degli strumenti in streaming o il parametro tool_choice, disponibili nell’API di OpenAI. Questo significa che non puoi forzare una specifica chiamata di strumento o ricevere risposte di chiamata degli strumenti in modalità streaming. Nonostante queste limitazioni, la chiamata degli strumenti 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 basato sull’ingegneria dei prompt.

Quando Sceglierlo: Ideale per sviluppatori che preferiscono le interfacce a riga di comando 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 una migrazione senza interruzioni da OpenAI. Per un riferimento completo dei comandi e delle configurazioni, vedi la guida rapida Ollama.

LocalAI

LocalAI si posiziona come una pila completa di AI, andando oltre la generazione del testo per supportare applicazioni AI multimodali inclusi la generazione di testo, immagini e audio.

Funzionalità Principali: Pila completa di AI inclusa LocalAI Core (API per testo, immagini, audio, visione), LocalAGI per agenti autonomi, LocalRecall per ricerca semantica, capacità di inferenza distribuita P2P, e grammari vincolati per output strutturati.

Maturità API: Molto matura come sostituzione completa di OpenAI, supportando 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), sintesi vocale, limitazione di velocità configurabile e autenticazione API integrata. LocalAI eccelle in compiti come convertire contenuti HTML in Markdown utilizzando LLM grazie al supporto API versatile.

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

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: LocalAI fornisce un supporto completo alla chiamata di funzioni compatibile con OpenAI grazie alla sua pila AI espansa. Il componente LocalAGI permette specificamente agenti autonomi con robuste capacità di chiamata degli strumenti. L’implementazione di LocalAI supporta l’intero API delle funzioni di OpenAI, inclusi le definizioni delle funzioni, gli schemi dei parametri e le chiamate di funzione singole e parallele. La piattaforma funziona su 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 grammari vincolati per output strutturati più affidabili e ha supporto sperimentale per il Model Context Protocol (MCP). L’implementazione della chiamata degli strumenti 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 degli strumenti è una delle sue caratteristiche più forti, offrendo flessibilità senza sacrificare la compatibilità.

Quando Sceglierlo: Migliore per utenti che necessitano di capacità AI multimodale 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 efficientemente anche senza GPU dedicate.

Jan

Jan adotta un approccio diverso, privilegiando la privacy degli utenti e la semplicità rispetto alle funzionalità avanzate con un design completamente offline che include nessuna telemetria e nessuna dipendenza dal cloud.

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

Maturità API: Fase beta con API compatibile con OpenAI che espone endpoint di base. Supporta risposte in streaming e embeddings tramite backend llama.cpp, ma ha un supporto limitato alla chiamata degli strumenti e un API visione sperimentale. Non è progettato per scenari multi-utente o limitazione di velocità.

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

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: Jan attualmente ha capacità limitate di chiamata degli strumenti 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 degli strumenti, l’implementazione dell’API di Jan non espone endpoint completi di chiamata di funzioni compatibili con OpenAI. Gli utenti che necessitano di chiamate di strumenti 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 su fornire un’esperienza di chat affidabile, offline-first. Per applicazioni di produzione che richiedono chiamate di funzioni robuste, considerare LocalAI, Ollama o vLLM invece. Jan è adatto soprattutto per casi d’uso di AI conversazionale piuttosto che per flussi di lavoro complessi di agenti autonomi che richiedono l’orchestrazione degli strumenti.

Quando Sceglierlo: Perfetto per utenti che privilegiano la privacy e l’operazione offline, desiderano un’esperienza senza configurazione, preferiscono l’interfaccia grafica rispetto alla riga di comando 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, in particolare per gli utenti senza background tecnico.

Funzionalità Principali: Interfaccia GUI raffinata con interfaccia intuitiva, browser dei modelli per cercare e scaricare facilmente da Hugging Face, confronto delle prestazioni con indicatori visivi della velocità e qualità del modello, interfaccia di chat immediata per test, regolatori di parametri utente-friendly, rilevamento automatico e ottimizzazione dell’hardware, 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 API: Molto matura e stabile con API compatibile con OpenAI. Supporta il flusso completo, API 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 Safetensors di Hugging Face. Convertitore integrato per alcuni modelli e può eseguire modelli GGUF divisi.

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: LM Studio ha implementato un supporto sperimentale alla chiamata degli strumenti nelle versioni recenti (v0.2.9+), seguendo il formato dell’API di chiamata delle funzioni di OpenAI. La funzionalità permette ai modelli addestrati su chiamata di funzioni (in particolare Hermes 2 Pro, Llama 3.1 e Functionary) di invocare strumenti esterni tramite il server API locale. Tuttavia, la chiamata degli strumenti 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 degli strumenti interattivamente, che è un valore aggiunto per la prototipazione dei flussi di lavoro degli agenti. La compatibilità del modello varia significativamente, con alcuni modelli che mostrano un comportamento migliore per la chiamata degli strumenti di altri. LM Studio non supporta le chiamate degli strumenti in streaming o funzionalità avanzate come l’invocazione parallela delle funzioni. Per lo sviluppo serio degli agenti, utilizzare LM Studio per il test e la prototipazione locale e quindi distribuire su vLLM o LocalAI per l’affidabilità in produzione.

Quando Sceglierlo: 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 (in particolare 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 la loro esperienza LM Studio con interfacce utente open-source per istanze locali Ollama che funzionano anche con l’API compatibile con OpenAI di LM Studio.

vLLM

vLLM è progettato specificamente per l’inferenza ad alte prestazioni e di livello produttivo degli LLM 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 una gestione ottimizzata della memoria, batching continuo per un’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-visuali (LLaVA, Qwen-VL), API compatibile con OpenAI, supporto Kubernetes per l’orchestrazione dei container e metriche integrate per il tracciamento delle prestazioni.

Maturità API: Pronto per la produzione con API molto matura compatibile con OpenAI. Supporto completo al flusso, embeddings, chiamata di funzioni con capacità di invocazione parallela, supporto ai modelli linguistico-visuali, limitazione di velocità a livello produttivo e autenticazione basata su token. Ottimizzato per alte prestazioni e richieste batch.

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

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

Quando Sceglierlo: Migliore per prestazioni e affidabilità a livello produttivo, gestione di richieste parallele elevate, capacità di distribuzione su più GPU e servizio di LLM a livello aziendale. Quando si confrontano le specifiche delle GPU NVIDIA per la convenienza 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 supporto nativo alla chiamata degli strumenti.

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 distribuzioni multi-container semplici, gestione semplificata dei volumi per archiviazione e caching dei modelli e scoperta di servizi nativa per container.

Funzionalità Principali: Container preconfigurati con immagini di modelli pronti all’uso, allocazione fine dei risorse CPU e GPU, riduzione della complessità di configurazione e gestione GUI tramite Docker Desktop.

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

Supporto dei Formati File: Modelli imballati in container con formato dipendente dall’engine sottostante (tipicamente GGUF). La standardizzazione è ancora in evoluzione.

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: Le capacità di chiamata degli strumenti di Docker Model Runner sono ereditate dal suo engine sottostante (di solito Ollama). Un recente valutazione pratica da parte di Docker ha rivelato sfide significative con la chiamata degli strumenti locali dei modelli, inclusa l’eccessiva invocazione (modelli che chiamano strumenti inutilmente), selezione errata degli strumenti e difficoltà nell’elaborare correttamente le risposte degli strumenti. Sebbene Docker Model Runner supporti la chiamata degli strumenti tramite la sua API compatibile con OpenAI quando si utilizzano modelli appropriati, l’affidabilità varia notevolmente in base al modello e alla configurazione specifica. Lo strato di containerizzazione non aggiunge funzionalità di chiamata degli strumenti—semplicemente fornisce un involucro standardizzato per il deployimento. Per sistemi di agenti a livello produttivo che richiedono una chiamata degli strumenti robusta, è più efficace containerizzare direttamente vLLM o LocalAI piuttosto che utilizzare Model Runner. La forza di Docker Model Runner risiede nella semplificazione del deployimento e nella gestione delle risorse, non nella capacità AI migliorata. L’esperienza di chiamata degli strumenti sarà tanto buona quanto il supporto del modello e dell’engine sottostante.

Quando Sceglierlo: Ideale per utenti che utilizzano ampiamente Docker nei flussi di lavoro, necessitano di orchestrazione senza interruzioni dei container, valutano l’ecosistema e gli strumenti di Docker e desiderano pipeline di deployimento 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 deployimento locale degli LLM, specificamente ottimizzato per l’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 degli strumenti, API standard compatibile con OpenAI, progettazione leggera con ridotto overhead delle risorse, supporto agli agenti autonomi con capacità di accesso agli strumenti, diverse interfacce incluse UI web, CLI e SDK, e ottimizzazioni specifiche per l’hardware AMD Ryzen AI (7040/8040 serie o successive).

Maturità API: In sviluppo ma rapidamente migliorante con endpoint OpenAI compatibili e supporto avanzato alla chiamata degli strumenti basato su MCP. Interfaccia indipendente dal linguaggio semplifica l’integrazione tra diversi linguaggi di programmazione.

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

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: Lemonade fornisce una chiamata degli strumenti all’avanguardia tramite il supporto di primo livello del Model Context Protocol (MCP), rappresentando un significativo evoluzione oltre la chiamata tradizionale di funzioni di tipo OpenAI. MCP è uno standard aperto progettato da Anthropic per un’integrazione più naturale e contestuale degli strumenti, permettendo agli LLM di mantenere una maggiore consapevolezza degli strumenti disponibili e dei loro scopi durante le conversazioni. L’implementazione di MCP di Lemonade permette interazioni con diversi strumenti inclusi ricerche web, operazioni sul filesystem, sistemi di memoria e integrazioni personalizzate—tutte con accelerazione NPU per efficienza. L’approccio MCP offre vantaggi rispetto alla chiamata tradizionale di funzioni: migliore rilevabilità degli strumenti, gestione migliorata del contesto durante le conversazioni multistadio 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 prossima 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 Sceglierlo: Perfetto per utenti con hardware AMD Ryzen AI, coloro che costruiscono agenti autonomi, chiunque necessiti di un’accelerazione NPU efficiente e sviluppatori che desiderano un supporto avanzato 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 integrata di prompt, capacità di mescolare modelli locali e cloud in un’interfaccia, confronto delle risposte da diversi modelli fianco a fianco e supporto cross-platform per Windows, macOS e Linux.

Maturità API: Stabile per la connessione 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 alla Chiamata degli Strumenti: Le capacità di chiamata degli strumenti di Msty sono ereditate dai suoi backend connessi. Quando si connette a Ollama, si affrontano le sue limitazioni (nessuna chiamata nativa degli strumenti). Quando si utilizzano backend LocalAI o OpenAI, si ottengono le sue complete funzionalità di chiamata degli strumenti. Msty stesso non aggiunge funzionalità di chiamata degli strumenti, ma agisce come un’interfaccia unificata per diversi fornitori. Questo può essere vantaggioso—puoi testare lo stesso flusso di lavoro 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 degli strumenti, poiché puoi forkare le conversazioni ai punti decisionali e confrontare come diversi modelli gestiscono le stesse invocazioni di strumenti. Per gli sviluppatori che costruiscono sistemi di agenti multimodelli, Msty fornisce un modo conveniente per valutare quale backend offre le migliori prestazioni di chiamata degli strumenti per casi d’uso specifici.

Quando Sceglierlo: Ideale per utenti avanzati che gestiscono diversi modelli, coloro che confrontano gli output dei modelli, utenti con flussi di lavoro complessi di conversazione e configurazioni ibride locali/cloud. Non è un server autonomo ma un frontend sofisticato per esistenti deployimenti di 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, switch tra diversi personaggi, memoria per conversazioni a lungo termine e elaborazione locale-first con focus sulla privacy.

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

Maturità API: Stabile per uso GUI ma limitato accesso 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 di chat popolari.

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: Backyard AI non fornisce capacità di chiamata degli strumenti o di funzioni. È progettato per conversazioni basate su personaggi e scenari di roleplay dove l’integrazione degli strumenti non è rilevante. L’applicazione si concentra su mantenere la coerenza dei personaggi, gestire la memoria a lungo termine e creare 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 degli strumenti non è un limite—consente al sistema di ottimizzarsi completamente per il dialogo naturale. Se hai bisogno di personaggi AI che possono anche utilizzare strumenti (come un assistente di roleplay che può controllare il tempo 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 Sceglierlo: Migliore per scrittura creativa e roleplay, applicazioni basate su personaggi, utenti che desiderano personaggi AI personalizzati e casi d’uso di gioco e intrattenimento. Non è 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 reale senza necessità di internet, crittografia end-to-end per la sincronizzazione delle conversazioni, elaborazione sul dispositivo 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 alla condivisione familiare, modelli ottimizzati più piccoli (1B-7B parametri), quantizzazione personalizzata per dispositivi mobili e bundle di modelli preimballati.

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

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

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

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

RecurseChat

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

Funzionalità Principali: Operazione nativa in terminale, supporto multi-backend (Ollama, OpenAI, Anthropic), evidenziazione sintassi per blocchi di codice, gestione sessioni per salvare e ripristinare conversazioni, comandi CLI scriptabili per l’automazione, scritto in Rust per un’operazione veloce ed efficiente, dipendenze minime, funziona su SSH e amichevole a tmux/screen.

Maturità API: Stabile, utilizzando API esistenti dei backend (Ollama, OpenAI, ecc.) piuttosto che fornire il proprio server.

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

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: Il supporto alla chiamata degli strumenti 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 complete capacità di chiamata delle funzioni. RecurseChat stesso non implementa la chiamata degli strumenti, ma fornisce un’interfaccia a terminale che rende conveniente debuggare e testare i flussi di lavoro degli agenti. L’evidenziazione sintassi per JSON rende facile ispezionare i parametri delle chiamate di funzioni e le risposte. Per gli sviluppatori che costruiscono sistemi di agenti a riga di comando o testano la chiamata degli strumenti 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 degli agenti tramite script shell, rendendola utile per pipeline CI/CD che necessitano di validare il comportamento della chiamata degli strumenti tra diversi modelli e backend.

Quando Sceglierlo: 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 nell’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 in streaming, generazione di embedding di testo, gestione programmatica dei modelli per scaricare e gestire i modelli, gestione integrata dei modelli 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, applicazioni Electron con AI locale, servizi backend e funzioni serverless con modelli imballati.

Maturità API: Stabile e matura con definizioni TypeScript complete e API ben documentata per sviluppatori JavaScript.

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

Supporto alla Chiamata degli Strumenti: node-llama-cpp richiede un’implementazione manuale della chiamata degli strumenti attraverso l’ingegneria dei prompt e l’analisi degli output. A differenza delle soluzioni basate su API con chiamata nativa delle funzioni, devi gestire interamente il flusso di lavoro della chiamata degli strumenti nel tuo codice JavaScript: definire gli schemi degli strumenti, iniettarli nei prompt, analizzare le risposte del modello per le chiamate di funzioni, 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’uso di vLLM o del supporto integrato di LocalAI. node-llama-cpp è ideale per sviluppatori che desiderano costruire logica di agenti personalizzati in JavaScript e necessitano di un controllo fine sul processo di chiamata degli strumenti. Il supporto TypeScript rende più facile definire interfacce degli strumenti tipo-safe. Considera l’uso con librerie come LangChain.js per astrarre il boilerplate della chiamata degli strumenti mantenendo i vantaggi dell’inferenza locale.

Quando Sceglierlo: Perfetto per sviluppatori JavaScript/TypeScript, applicazioni desktop Electron, servizi backend Node.js e sviluppo rapido di prototipi. Fornisce un 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’ottima interfaccia utente e facilità d’uso, o Jan per una semplicità basata sulla privacy
  • Sviluppatori: Scegli Ollama per l’integrazione API e flessibilità, o node-llama-cpp per progetti JavaScript/Node.js
  • Appassionati di privacy: Utilizza Jan o Sanctum per un’esperienza offline con supporto mobile opzionale
  • Esigenze multimodali: Seleziona LocalAI per capacità AI complete al di là del testo
  • Deployment in produzione: Distribuisci vLLM per un servizio ad alte prestazioni con funzionalità aziendali
  • Flussi di lavoro con container: Considera Docker Model Runner per l’integrazione nell’ecosistema
  • Hardware AMD Ryzen AI: Lemonade sfrutta 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
  • Appassionati del terminale: RecurseChat per flussi di lavoro a riga di comando
  • Agenti autonomi: vLLM o Lemonade per un robusto supporto alle chiamate di funzione e 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 forniscono la migliore chiamata di funzione), supporto ai formati di file (LocalAI supporta il range più ampio), 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 linguistici locali continua a maturare rapidamente, con il 2025 che porterà significativi progressi 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).

Che tu sia preoccupato per la privacy dei dati, voglia ridurre i costi API, abbia bisogno di funzionalità offline o richieda prestazioni a livello di produzione, il deployment locale di un LLM è mai stato più accessibile o capace. Gli strumenti presentati in questa guida rappresentano l’avanguardia del deployment locale di AI, ciascuno risolvendo problemi specifici per diversi gruppi di utenti.

Riferimenti esterni