Esegui Garage in Docker in pochi minuti
Garage è un sistema di storage oggetto open-source, auto-hostato e compatibile con S3, progettato per piccole e medie implementazioni, con un forte enfasi sulla resilienza e sulla distribuzione geografica.
Controlla dati e modelli con LLM ospitati in-house
L’auto-ospedalizzazione degli LLM mantiene dati, modelli e inferenza sotto il tuo controllo: una via pratica per la sovranità dell’IA per team, imprese e nazioni.
Test di velocità LLM su RTX 4080 con 16 GB di VRAM
Eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) localmente offre privacy, funzionalità offline e costi zero per le API. Questo benchmark rivela esattamente cosa ci si può aspettare da 14 popolari LLM su Ollama con una RTX 4080.
Repositori Go più popolari di gennaio 2026
L’ecosistema Go continua a prosperare grazie a progetti innovativi che spaziano dall’AI, alle applicazioni auto-hosted e all’infrastruttura per sviluppatori. Questa panoramica analizza i repository Go più popolari su GitHub di questo mese.
Controllo dei prezzi GPU e RAM di gennaio 2025
Oggi ci concentriamo sui GPU per consumatori di alto livello e sui moduli di RAM. Specificamente sto esaminando prezzi RTX-5080 e RTX-5090, e 32GB (2x16GB) DDR5 6000.
Alternativa self-hosted a ChatGPT per LLM locali
Open WebUI è una potente, estensibile e ricca di funzionalità interfaccia web autoospitata per interagire con i grandi modelli linguistici.
Inferenza rapida di LLM con l'API OpenAI
vLLM è un motore di inferenza e servizio per Large Language Models (LLM) ad alto throughput e efficiente nella gestione della memoria, sviluppato dal Sky Computing Lab dell’UC Berkeley.
Prezzi AUD reali dai rivenditori australiani ora
L' NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) è ora disponibile in Australia nei principali rivenditori di PC con scorte locali. Se segui le prezzi e disponibilità globali del DGX Spark, sarà interessante sapere che i prezzi in Australia variano da 6.249 a 7.999 AUD a seconda della configurazione di archiviazione e del rivenditore.
Test di Cognee con LLM locali - risultati reali
Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli auto-hostati?
Riflessioni sui modelli LLM per Cognee autoospitati
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.
Costruisci agenti di ricerca AI con Python e Ollama
La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.
Scegli il database vettoriale giusto per il tuo stack RAG
La scelta del giusto vettore store può fare la differenza per le prestazioni, i costi e la scalabilità della tua applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari nel 2024-2025.
Costruisci agenti di ricerca AI con Go e Ollama
L’API di ricerca web di Ollama ti permette di integrare LLM locali con informazioni in tempo reale dal web. Questa guida ti mostra come implementare le capacità di ricerca web in Go, dal semplice utilizzo dell’API alle funzionalità complete degli agenti di ricerca.
I prezzi della RAM schizzano del 163-619% mentre la domanda di AI mette sotto pressione l'offerta.
Il mercato della memoria sta vivendo una volatilità dei prezzi senza precedenti alla fine del 2025, con i prezzi della RAM in forte aumento che si stanno verificando drammaticamente in tutti i segmenti.
Confronta i migliori strumenti per l'hosting di LLM locali nel 2026. Maturità delle API, supporto hardware, tool calling e casi d'uso reali.
L’esecuzione di LLM in locale è ora pratica per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi:
