Ospitare Local LLM: Guida completa del 2025 - Ollama, vLLM, LocalAI, Jan, LM Studio e altro ancora

Mastri deployment locale 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 propria infrastruttura AI.

Oggi il mercato offre diversi strumenti sofisticati per eseguire LLM localmente, ciascuno con punti di forza e compromessi distinti.

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

Prima che i servizi 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 Interfaccia grafica Formati file Supporto GPU Open Source
Ollama Sviluppatori, integrazione API ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabile ❌ Limitato 3° parte GGUF NVIDIA, AMD, Apple ✅ Sì
LocalAI AI multimodale, flessibilità ⭐⭐⭐⭐⭐ Stabile ✅ Completo Interfaccia web 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

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, in particolare tra gli sviluppatori che apprezzano l’interfaccia a riga di comando e l’efficienza. Costruito su llama.cpp, fornisce un ottimo 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 in cloud, libreria di modelli estesa che supporta Llama, Mistral, Gemma, Phi, Qwen e altri, capacità di output strutturati e creazione di modelli personalizzati tramite Modelfiles.

Maturità API: Matura con endpoint OpenAI stabili che includono /v1/chat/completions, /v1/embeddings e /v1/models. Supporta lo streaming completo tramite Server-Sent Events, API visione per modelli multimodali, ma non supporta il funzionamento nativo delle chiamate strumento. Comprendere come Ollama gestisce le richieste parallele è cruciale per un deployimento ottimale, specialmente quando si gestiscono utenti concorrenti multipli.

Supporto dei formati file: Principalmente 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 del storage, potrebbe essere necessario spostare i modelli Ollama su un diverso disco o cartella.

Supporto alle chiamate strumento: Ollama ha aggiunto ufficialmente la funzionalità di chiamata strumento, permettendo ai modelli di interagire con funzioni e API esterne. L’implementazione segue un approccio strutturato dove i modelli possono decidere quando invocare gli strumenti e come utilizzare i dati restituiti. Le chiamate strumento sono disponibili tramite l’API Ollama e funzionano con modelli specificamente addestrati per le chiamate strumento come Mistral, Llama 3.1, Llama 3.2 e Qwen2.5. Tuttavia, fino al 2024, l’API Ollama non supporta ancora le chiamate strumento in streaming o il parametro tool_choice, disponibili nell’API OpenAI. Questo significa che non è possibile forzare una chiamata strumento specifica o ricevere risposte 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 interfacce CLI e automazione, necessitano di un’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 problemi da OpenAI. Per un riferimento completo dei comandi e delle configurazioni, vedere la guida Ollama.

LocalAI

LocalAI si posiziona come un stack AI completo, andando oltre la semplice generazione di testo per supportare applicazioni AI multimodali che includono 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 punto a punto e grammatiche vincolate per output strutturati.

Maturità API: Matura in modo completo come sostituzione diretta OpenAI che supporta tutti gli endpoint OpenAI più funzionalità aggiuntive. Include supporto completo per lo streaming, chiamate strumento native tramite API OpenAI compatibile, generazione e elaborazione di immagini, trascrizione audio (Whisper), sintesi vocale, limitazione di velocità configurabile e autenticazione API chiave incorporata. LocalAI eccelle in compiti come convertire contenuti HTML in Markdown utilizzando LLM grazie al supporto API versatile.

Supporto dei formati file: Il più versatile con supporto per GGUF, GGML, Safetensors, PyTorch, GPTQ e AWQ. Più backend tra cui llama.cpp, vLLM, Transformers, ExLlama e ExLlama2.

Supporto alle chiamate strumento: LocalAI fornisce un supporto completo per le chiamate strumento OpenAI compatibili grazie al suo stack AI espanso. Il componente LocalAGI abilita specificamente agenti autonomi con robuste capacità di chiamata strumento. L’implementazione di LocalAI supporta l’intero API strumenti OpenAI, tra cui definizioni di funzioni, schemi di parametri e invocazioni di funzioni singole e parallele. La piattaforma funziona su diversi backend (llama.cpp, vLLM, Transformers) e mantiene la compatibilità con lo standard API 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 delle chiamate strumento è matura e pronta per la produzione, funzionando particolarmente bene con modelli ottimizzati per le chiamate strumento come Hermes 2 Pro, Functionary e recenti modelli Llama. L’approccio di LocalAI alle chiamate strumento è una delle sue funzionalità più forti, offrendo flessibilità senza sacrificare la compatibilità.

Quando scegliere: 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 dell’utente e la semplicità rispetto alle funzionalità avanzate con un design del 100% offline che non include telemetria e dipendenze 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 funzionalità di import/export, configurazione minima con funzionalità predefinite, backend llama.cpp, supporto 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 streaming e embeddings tramite backend llama.cpp, ma ha un supporto limitato alle chiamate strumento e API visione sperimentale. Non è progettato per scenari multi-utente o limitazione della velocità.

Supporto dei formati file: Modelli GGUF compatibili con motore llama.cpp, supportando tutti i livelli standard di quantizzazione GGUF con gestione semplice dei file tramite drag-and-drop.

Supporto alle chiamate strumento: Jan attualmente ha capacità limitate di chiamata strumento nelle sue versioni stabili. Come assistente AI personale focalizzato sulla privacy, Jan privilegia la semplicità rispetto alle funzionalità avanzate degli agenti. Sebbene il motore sottostante llama.cpp teoricamente supporti modelli di chiamata strumento, l’implementazione dell’API di Jan non espone endpoint completi compatibili con OpenAI per le chiamate strumento. Gli utenti che necessitano di chiamate 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 su fornire un’esperienza di chat affidabile, offline-first. Per applicazioni produttive che richiedono chiamate strumento robuste, considerare LocalAI, Ollama o vLLM invece. Jan è ideale per casi d’uso di AI conversazionale piuttosto che per complessi flussi di lavoro di agenti autonomi che richiedono orchestrazione degli strumenti.

Quando scegliere: Perfetto per utenti che privilegiano la privacy e l’operatività offline, desiderano un’esperienza senza configurazione, preferiscono un’interfaccia grafica rispetto a 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, in particolare per gli utenti senza background tecnico.

Funzionalità principali: Interfaccia GUI raffinata con interfaccia intuitiva, browser dei modelli per facile ricerca e download da Hugging Face, confronto di prestazioni con indicatori visivi di velocità e qualità del modello, interfaccia di chat immediata per test, regolatori utente-friendly per l’aggiustamento dei parametri, 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 suddivisione dei modelli per eseguire modelli più grandi su GPU e RAM.

Maturità API: Matura e stabile con API compatibile con OpenAI. Supporta lo streaming completo, API embeddings, chiamate strumento sperimentale per modelli compatibili e supporto limitato multimodale. Focalizzato su scenari a singolo utente 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 suddivisi.

Supporto alle chiamate strumento: LM Studio ha implementato un supporto sperimentale alle chiamate strumento nelle versioni recenti (v0.2.9+), seguendo il formato API di chiamata strumento OpenAI. La funzionalità consente ai modelli addestrati per le chiamate strumento (in particolare Hermes 2 Pro, Llama 3.1 e Functionary) di invocare strumenti esterni tramite il server API locale. Tuttavia, le chiamate strumento in LM Studio dovrebbero essere considerate di qualità beta—funzionano affidabilmente per test e sviluppo ma potrebbero incontrare casi limite in produzione. L’interfaccia grafica rende facile definire gli schemi delle funzioni e testare le chiamate strumento interattivamente, il che è utile per prototipare flussi di lavoro agenti. La compatibilità del modello varia significativamente, con alcuni modelli che mostrano un comportamento migliore rispetto ad altri. LM Studio non supporta le chiamate strumento in streaming o funzionalità avanzate come l’invocazione parallela delle funzioni. Per sviluppi agenti seri, utilizzare LM Studio per il testing e il prototipo locale, quindi distribuire su 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 (soprattutto 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 Ollama che funzionano anche con l’API OpenAI compatibile di LM Studio.

vLLM

vLLM è progettato specificamente per un’alta performance e un deployimento di LLM a livello di 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 concorrenti.

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 streaming token-by-token, ottimizzazione del throughput elevato per servire molti utenti, supporto per architetture popolari (Llama, Mistral, Qwen, Phi, Gemma), modelli linguo-visivi (LLaVA, Qwen-VL), API compatibile con OpenAI, supporto Kubernetes per l’orchestrazione container e metriche integrate per il tracciamento delle prestazioni.

Maturità API: Pronto per la produzione con API OpenAI altamente matura. Supporto completo per lo streaming, embeddings, chiamate strumento e funzione con capacità di invocazione parallela, supporto per modelli linguo-visivi, limitazione di velocità a livello di produzione e autenticazione basata su token. Ottimizzato per throughput elevato e richieste in 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 alle chiamate strumento: vLLM offre chiamate strumento a livello di produzione, completamente funzionali e al 100% compatibili con l’API di chiamata strumento OpenAI. Implementa l’intera specifica inclusa l’invocazione parallela di funzioni (dove i modelli possono invocare simultaneamente più strumenti), il parametro tool_choice per controllare la selezione degli strumenti e il supporto streaming per le chiamate strumento. Il meccanismo PagedAttention di vLLM mantiene un elevato throughput anche durante complessi sequenze di chiamate strumento multi-step, rendendolo ideale per sistemi agenti autonomi che servono contemporaneamente molti utenti. L’implementazione funziona eccellentemente con modelli ottimizzati per le chiamate strumento come Llama 3.1, Llama 3.3, Qwen2.5-Instruct, Mistral Large e Hermes 2 Pro. vLLM gestisce le chiamate strumento a livello di API con validazione automatica dello schema JSON per i parametri delle funzioni, riducendo gli errori e migliorando l’affidabilità. Per deployimenti aziendali che richiedono orchestrazione strumento a livello enterprise, 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 per LLM.

Quando scegliere: Migliore per prestazioni e affidabilità a livello di produzione, gestione di richieste concorrenti elevate, capacità di deployimento su più GPU e servizio LLM su larga scala. Quando si confrontano le specifiche delle GPU NVIDIA per la compatibilità con l’AI, i requisiti di vLLM favoriscono le GPU moderne (A100, H100, RTX 4090) con capacità VRAM elevate per prestazioni ottimali. vLLM eccelle anche in ottenere output strutturati da LLM grazie al supporto nativo delle chiamate 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 lo storage e caching dei modelli e scoperta nativa dei servizi del container.

Funzionalità principali: Container pre-configurati con immagini modello pronte 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 del container con capacità specifiche determinate dall’engine sottostante (solitamente basate su GGUF/Ollama).

Supporto dei formati file: Modelli containerizzati con formato dipendente dall’engine sottostante (solitamente GGUF). Standardizzazione ancora in evoluzione.

Supporto alle chiamate strumento: Le capacità di chiamata strumento di Docker Model Runner sono ereditate dall’engine di inferenza sottostante (solitamente Ollama). Un recente valutazione pratica da parte di Docker ha rivelato significative sfide con le chiamate strumento locali dei modelli, tra cui invocazione eccessiva (modelli che chiamano strumenti inutilmente), selezione errata degli strumenti e difficoltà nell’elaborare correttamente le risposte degli strumenti. Sebbene Docker Model Runner supporti le chiamate strumento tramite l’API OpenAI compatibile quando si utilizzano modelli appropriati, l’affidabilità varia molto in base al modello specifico e alla configurazione. Lo strato di containerizzazione non aggiunge funzionalità di chiamata strumento—semplicemente fornisce un involucro di deployimento standardizzato. Per sistemi agenti produttivi che richiedono chiamate strumento robuste, è più efficace containerizzare direttamente vLLM o LocalAI piuttosto che utilizzare Model Runner. Il punto forte di Docker Model Runner risiede nella semplificazione del deployimento e nella gestione delle risorse, non nell’aumento delle capacità AI. L’esperienza delle chiamate strumento sarà altrettanto buona quanto il supporto del modello e dell’engine sottostante.

Quando scegliere: Ideale per utenti che utilizzano ampiamente Docker nei flussi di lavoro, necessitano di orchestrazione container senza problemi, valutano l’ecosistema e gli strumenti di Docker e desiderano pipeline di deployimento semplificate. Per un’analisi dettagliata delle differenze, vedere 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) che sfrutta 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, primo supporto integrato del Model Context Protocol (MCP) per le chiamate strumento, API standard compatibile con OpenAI, design leggero con ridotto overhead di risorse, supporto per agenti autonomi con capacità di accesso agli strumenti, più interfacce tra cui web UI, CLI e SDK, e ottimizzazioni hardware specifiche per AMD Ryzen AI (7040/8040 serie o successive).

Maturità API: In fase di sviluppo ma rapidamente migliorante con endpoint OpenAI compatibili e supporto avanzato alle chiamate strumento 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 alle chiamate strumento: Lemonade fornisce chiamate strumento all’avanguardia tramite il supporto integrato del Model Context Protocol (MCP), rappresentando un’evoluzione significativa rispetto alle tradizionali chiamate strumento 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 abilita interazioni con diversi strumenti tra cui ricerca web, operazioni sul sistema di file, sistemi di memoria e integrazioni personalizzate—tutte con accelerazione NPU per efficienza. L’approccio MCP offre vantaggi rispetto alle tradizionali chiamate strumento: una migliore scoperta degli strumenti, una gestione migliorata del contesto durante le conversazioni a più turni e definizioni standardizzate degli strumenti che funzionano tra diversi modelli. Sebbene MCP sia ancora emergente (adottato da Claude, ora diffuso anche in deployimenti locali), l’implementazione precoce di Lemonade lo posiziona come leader per sistemi agenti di nuova generazione. Ideale per hardware AMD Ryzen AI dove l’offloading NPU fornisce guadagni di efficienza del 2-3x per flussi di lavoro agenti intensi in termini di 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 desiderino supporto avanzato MCP. Può raggiungere un miglioramento del 2-3x in termini di token per watt rispetto all’inferenza solo su CPU su sistemi AMD Ryzen AI.

Msty

Msty si concentra sulla gestione senza problemi di diversi fornitori di LLM e modelli con un’interfaccia unificata per diversi backend che funzionano 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 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 (solitamente GGUF tramite Ollama/LocalAI).

Supporto alle chiamate 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 complete funzionalità di chiamata strumento. Msty stesso non aggiunge funzionalità di chiamata strumento, ma funge da interfaccia unificata per diversi fornitori. Questo può essere effettivamente vantaggioso—si può 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 chiamate strumento, poiché si possono forkare le conversazioni ai punti decisionali e confrontare come diversi modelli gestiscono le stesse invocazioni di strumenti. Per sviluppatori che costruiscono sistemi agenti multi-modello, Msty fornisce un modo conveniente per valutare quale backend offre le migliori prestazioni di chiamata strumento per specifici casi d’uso.

Quando scegliere: Ideale per utenti avanzati che gestiscono diversi modelli, coloro che confrontano le uscite dei modelli, utenti con complessi flussi di lavoro di conversazione e configurazioni ibride locali/cloud. Non è un server autonomo, ma un’interfaccia frontend sofisticata per deployimenti esistenti di LLM.

Backyard AI

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

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

Maturità API: Stabile per uso GUI ma accesso API limitato. 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 alle chiamate strumento: Backyard AI non fornisce capacità di chiamata strumento o funzione. È stato progettato appositamente per conversazioni basate su personaggi e scenari di roleplay dove l’integrazione degli strumenti non è rilevante. L’applicazione si concentra sulla manutenzione della coerenza dei personaggi, sulla gestione della memoria a lungo termine e sulla creazione di esperienze conversazionali immersive piuttosto che sull’esecuzione di funzioni o sull’interazione con sistemi esterni. Per gli utenti che cercano interazioni AI basate su personaggi, l’assenza di chiamate strumento non è un limite—consente al sistema di ottimizzarsi completamente per il dialogo naturale. Se necessiti di personaggi AI che possono anche utilizzare strumenti (come un assistente per 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 capaci di chiamate strumento.

Quando scegliere: Migliore per scrittura creativa e roleplay, applicazioni basate su personaggi, utenti che desiderano personali personaggi AI e casi d’uso di gaming e intrattenimento. Non è progettato per sviluppo generale-purpose o integrazione API.

Sanctum

Sanctum AI si concentra sulla privacy con applicazioni mobili e desktop offline-first, caratterizzate da un funzionamento offline completo senza necessità di connessione a Internet, crittografia end-to-end per la sincronizzazione delle conversazioni, elaborazione sul dispositivo con tutto l’inference che avviene localmente, e sincronizzazione crittografata tra piattaforme.

Funzionalità principali: Supporto mobile per iOS e Android (raro nello spazio degli LLM), ottimizzazione aggressiva del modello per dispositivi mobili, sincronizzazione crittografata cloud opzionale, supporto per la condivisione familiare, modelli ottimizzati più piccoli (1B-7B parametri), quantizzazione personalizzata per dispositivi mobili e pacchetti di modelli preimballati.

Maturità dell’API: Stabile per l’uso previsto su dispositivi mobili ma con accesso limitato all’API. Progettato per applicazioni finali utente piuttosto che per l’integrazione da parte dello sviluppatore.

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

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

Quando scegliere: Ideale per l’accesso mobile agli LLM, utenti attenti alla privacy, scenari multi-dispositivo e assistenza AI in movimento. Limitato a 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 sul terminale per sviluppatori che vivono nella riga di comando, offrendo un’interazione basata sulla tastiera con i binding delle chiavi Vi/Emacs.

Funzionalità principali: Operazione nativa del terminale, supporto multi-backend (Ollama, OpenAI, Anthropic), evidenziazione della sintassi per i blocchi di codice, gestione delle sessioni per salvare e ripristinare le conversazioni, comandi CLI scriptabili per l’automazione, scritto in Rust per un’operazione rapida ed efficiente, dipendenze minimali, funzionamento tramite SSH e compatibilità con tmux/screen.

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

Supporto dei formati di file: Dipende dal backend utilizzato (tipicamente GGUF tramite Ollama).

Supporto per la chiamata degli strumenti: Il supporto alla chiamata degli strumenti di RecurseChat dipende dal backend a cui ti connetti. Con i backend Ollama, erediti i limiti di Ollama. Con i backend OpenAI o Anthropic, ottieni le loro complete capacità di chiamata delle funzioni. RecurseChat stesso non implementa la chiamata degli strumenti, ma fornisce un’interfaccia del terminale che rende conveniente il debug e il test dei flussi di lavoro degli agenti. L’evidenziazione della sintassi per JSON rende facile l’ispezione dei parametri delle chiamate di funzione e delle 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, rendendolo utile per i pipeline CI/CD che devono validare il comportamento della chiamata degli strumenti su diversi modelli e backend.

Quando scegliere: Ideale per gli sviluppatori che preferiscono le interfacce del terminale, l’accesso ai server remoti tramite SSH, esigenze di scripting e automazione e integrazione con i flussi di lavoro del 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 un completo supporto TypeScript con definizioni di tipo complete.

Funzionalità principali: Generazione token-by-token, generazione di embedding del testo, gestione programmatica dei modelli per scaricare e gestire i modelli, gestione nativa 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 desktop 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 gli sviluppatori JavaScript.

Supporto dei formati di file: Formato GGUF tramite llama.cpp con supporto per tutti i livelli standard di quantizzazione.

Supporto per la chiamata degli strumenti: node-llama-cpp richiede un’implementazione manuale della chiamata degli strumenti tramite ingegneria dei prompt e analisi dell’output. A differenza delle soluzioni basate su API con chiamata nativa delle funzioni, devi gestire l’intero 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 funzione, eseguire gli strumenti e restituire i risultati al modello. Sebbene questo ti dia un controllo completo e flessibile, è significativamente più lavoro rispetto all’uso di vLLM o del supporto integrato di LocalAI. node-llama-cpp è ideale per gli sviluppatori che vogliono costruire logica di agenti personalizzati in JavaScript e necessitano di un controllo fine-grained sul processo di chiamata degli strumenti. Il supporto TypeScript rende più facile definire interfacce degli strumenti tipo-sicure. Considera l’uso con librerie come LangChain.js per astrarre il boilerplate della chiamata degli strumenti 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 programmabile invece di un server autonomo.

Conclusione

La scelta del giusto strumento per il deployment locale di LLM dipende dalle tue esigenze specifiche:

Raccomandazioni principali:

  • Principianti: Inizia con LM Studio per un’ottima interfaccia utente e facilità d’uso, o Jan per semplicità focalizzata sulla privacy
  • Sviluppatori: Scegli Ollama per l’integrazione API e 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
  • Esigenze multimodali: Seleziona LocalAI per capacità AI complete al di là del testo
  • Deployments in produzione: Deploya vLLM per un servizio ad alte prestazioni con funzionalità enterprise
  • Flussi di lavoro 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
  • Enthusiasti del terminale: RecurseChat per i flussi di lavoro a riga di comando
  • Agenti autonomi: vLLM o Lemonade per un supporto eccellente alla chiamata delle funzioni e alla 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 funzioni), supporto dei formati di file (LocalAI supporta la gamma più ampia), ottimizzazione del hardware (LM Studio eccelle sui GPU integrati, Lemonade sui NPUs AMD), e varietà dei modelli (Ollama e LocalAI offrono la selezione più ampia dei modelli).

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

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

Riferimenti esterni