Self-Hosting

Open WebUI è una potente, estensibile e ricca di funzionalità interfaccia web autoospitata per interagire con i grandi modelli linguistici.

vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alto throughput e a basso consumo di memoria per modelli linguistici su larga scala (LLM), sviluppato dal laboratorio Sky Computing dell’Università della California, Berkeley.

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.

Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli auto-hostati?

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.

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.

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.

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.

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.

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:

Confrontiamo i prezzi per le GPU consumer di fascia alta, in particolare quelle adatte per le LLM e per l’IA in generale. Nello specifico, sto esaminando i prezzi di RTX-5080 e RTX-5090.

La democratizzazione dell’IA è qui. Con LLM open-source come Llama, Mistral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo drasticamente i costi mantenendo il controllo totale sulla privacy dei dati e sul deployment.

Prometheus è diventato lo standard de facto per il monitoraggio delle applicazioni e dell’infrastruttura cloud-native, offrendo la raccolta di metriche, interrogazioni e integrazione con strumenti di visualizzazione.

Grafana è la piattaforma open-source leader per il monitoraggio e l’osservabilità, trasformando metriche, log e tracce in insight utili attraverso visualizzazioni straordinarie.

Kubernetes StatefulSets sono la soluzione ideale per gestire applicazioni stateful che richiedono identità stabili, archiviazione persistente e modelli di distribuzione ordinati—essenziali per database, sistemi distribuiti e strati di caching.

FLUX.1-dev è un potente modello di generazione di immagini da testo che produce risultati straordinari, ma il suo requisito di memoria di 24GB+ rende difficile il suo utilizzo su molti sistemi. Quantizzazione GGUF di FLUX.1-dev offre una soluzione, riducendo l’utilizzo della memoria del circa 50% mantenendo comunque una buona qualità delle immagini.