LLM Hosting

Ollama in Docker Compose con GPU e archiviazione persistente dei modelli

Ollama in Docker Compose con GPU e archiviazione persistente dei modelli

Server Ollama con approccio compose-first, GPU e persistenza.

Ollama funziona egregiamente su hardware nudo (bare metal). Diventa ancora più interessante quando lo si tratta come un servizio: un endpoint stabile, versioni bloccate, archiviazione persistente e una GPU che è disponibile o non lo è.

Quickstart di llama.cpp con CLI e Server

Quickstart di llama.cpp con CLI e Server

Come installare, configurare e utilizzare OpenCode

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.

Ollama vs vLLM vs LM Studio: il metodo migliore per eseguire LLM in locale nel 2026?

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Confronta i migliori strumenti di hosting locale per LLM nel 2026: maturità dell'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: