LLM Hosting nel 2026: Confronto tra Soluzioni Locali, Self-Hosted e Cloud

I modelli linguistici di grandi dimensioni non sono più limitati alle API cloud di iperscala. Nel 2026, puoi ospitare gli LLM:

Su GPU consumer
Su server locali
In ambienti containerizzati
Su workstation AI dedicate
Oppure interamente tramite fornitori di cloud

La vera domanda non è più “Posso eseguire un LLM?”
La vera domanda è:

Qual è la strategia di ospitazione degli LLM più adatta al mio carico di lavoro, al mio budget e ai miei requisiti di controllo?

Questo capitolo analizza gli approcci moderni all’ospitazione degli LLM, confronta gli strumenti più rilevanti e fornisce collegamenti a analisi approfondite lungo tutta la tua pila tecnologica.

Cosa è l’ospitazione degli LLM?

L’ospitazione degli LLM si riferisce a come e dove si eseguono i modelli linguistici di grandi dimensioni per l’inferenza. Le decisioni sull’ospitazione influenzano direttamente:

Latenza
Throughput
Costo per richiesta
Privacy dei dati
Complessità dell’infrastruttura
Controllo operativo

L’ospitazione degli LLM non è solo l’installazione di uno strumento — è una decisione di progettazione dell’infrastruttura.

Matrice delle decisioni per l’ospitazione degli LLM

Approccio	Migliore per	Hardware necessaria	Pronto per la produzione	Controllo
Ollama	Sviluppo locale, piccoli team	GPU / CPU consumer	Scala limitata	Alto
vLLM	Produzione ad alta capacità	Server GPU dedicato	Sì	Alto
Docker Model Runner	Configurazioni locali containerizzate	GPU consigliata	Medio	Alto
LocalAI	Sperimentazione OSS	CPU / GPU	Medio	Alto
Fornitori di cloud	Scala zero-ops	Nessuna (remota)	Sì	Basso

Ogni opzione risolve uno strato diverso della pila.

Ospitazione locale degli LLM

L’ospitazione locale ti dà:

Controllo completo sui modelli
Nessun addebito per token API
Latenza prevedibile
Privacy dei dati

I compromessi includono vincoli hardware, sovraccarico di manutenzione e complessità di scalabilità.

Ollama

Ollama è uno dei runtimes locali degli LLM più ampiamente adottati.

Utilizza Ollama quando:

Hai bisogno di sperimentazione locale rapida
Vuoi un accesso semplice al CLI + API
Esegui modelli su hardware consumer
Preferisci una configurazione minima

Inizia qui:

Angoli operativi e qualità:

Docker Model Runner

Docker Model Runner abilita l’esecuzione dei modelli in ambienti containerizzati.

Migliore per:

Ambienti Docker-first
Deployment isolati
Controllo esplicito dell’allocazione GPU

Analisi approfondite:

Confronto:

Docker Model Runner vs Ollama

vLLM

vLLM si concentra sull’inferenza ad alta capacità. Sceglielo quando:

Servi carichi di lavoro di produzione concorrenti
La capacità di throughput è più importante che “funziona”
Vuoi un runtime più orientato alla produzione
vLLM Quickstart

Ospitazione degli LLM su cloud

I fornitori di cloud astraggono completamente l’hardware.

Vantaggi:

Scalabilità istantanea
Infrastruttura gestita
Nessun investimento in GPU
Integrazione rapida

Compromessi:

Costi ricorrenti per API
Blocco del fornitore
Controllo ridotto

Panoramica dei fornitori:

Fornitori di LLM su cloud

Confronti tra ospitazioni

Se la tua decisione è “quale runtime dovrei ospitare?”, inizia qui:

Ospitare LLM: Ollama vs LocalAI vs Jan vs LM Studio vs vLLM

Frontend e interfacce degli LLM

L’ospitazione del modello è solo una parte del sistema — i frontend contano.

Autohosting e sovranità

Se ti preoccupi del controllo locale, della privacy e dell’indipendenza dai fornitori di API:

Autohosting degli LLM e sovranità AI

Considerazioni sulle prestazioni

Le decisioni sull’ospitazione sono strettamente legate ai vincoli delle prestazioni:

Utilizzo dei core CPU
Gestione delle richieste parallele
Comportamento dell’allocazione della memoria
Compromessi tra throughput e latenza

Analisi approfondite sulle prestazioni correlate:

Benchmark e confronti tra runtimes:

Compromesso tra costo e controllo

Fattore	Ospitazione locale	Ospitazione su cloud
Costo iniziale	Acquisto hardware	Nessuno
Costo continuativo	Elettricità	Addebito per token
Privacy	Alta	Bassa
Scalabilità	Manuale	Automatica
Manutenzione	Gestita da te	Gestita dal fornitore

Quando scegliere cosa

Scegli Ollama se:

Vuoi la configurazione locale più semplice
Esegui strumenti interni o prototipi
Preferisci il minimo attrito

Scegli vLLM se:

Servi carichi di lavoro di produzione concorrenti
Hai bisogno di throughput ed efficienza GPU

Scegli il cloud se:

Hai bisogno di scalabilità rapida senza hardware
Accetti costi ricorrenti e compromessi con i fornitori

Scegli un’architettura ibrida se:

Prototipi localmente
Deployi carichi di lavoro critici sul cloud
Mantieni il controllo sui costi dove possibile

Domande frequenti

Qual è il miglior modo per ospitare gli LLM localmente?

Per la maggior parte degli sviluppatori, Ollama è l’ingresso più semplice. Per il servizio ad alta capacità, considera runtimes come vLLM.

L’autohosting è più economico dell’API di OpenAI?

Dipende dai pattern di utilizzo e dall’amortizzazione dell’hardware. Se il tuo carico di lavoro è stabile e ad alto volume, l’autohosting diventa spesso prevedibile e economico.

Posso ospitare gli LLM senza una GPU?

Sì, ma le prestazioni dell’inferenza saranno limitate e la latenza sarà più alta.

L’Ollama è pronto per la produzione?

Per piccoli team e strumenti interni, sì. Per carichi di lavoro di produzione ad alta capacità, potrebbe essere necessario un runtime specializzato e strumenti operativi più forti.