L’inferenza LLM sembra “solo un’altra API” — finché non si verificano picchi di latenza, si formano code, e i tuoi GPU rimangono al 95% di memoria senza spiegazione apparente.
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
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.
Confronta i migliori strumenti per l'hosting locale di LLM nel 2026. Maturità dell'API, supporto hardware, chiamata degli strumenti e casi d'uso reali.
Eseguire i modelli LLM localmente è ora pratico per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma scegliere lo strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dagli obiettivi: