01 / AI — DIGITAL INFRASTRUCTURE
AI
On‑Premise
Modelli di intelligenza artificiale che girano dentro la tua azienda. Nessun dato inviato al cloud, zero dipendenze esterne, latenza minima e piena conformità GDPR.
Il servizio
LLM locali, GPU server, pipeline sicure
01
Assessment infrastrutturale
Analizziamo l'hardware esistente, il volume di richieste previsto e i requisiti di sicurezza per definire l'architettura on-premise ottimale: server GPU dedicati, cluster Kubernetes o configurazioni ibride.
02
Deployment modelli LLM
Installiamo e ottimizziamo modelli open-source (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek) con stack Ollama o vLLM. Quantizzazione GGUF e AWQ per massimizzare le performance su GPU disponibili.
03
Infrastruttura air-gapped
Per ambienti a massima sicurezza, configuriamo pipeline completamente isolate dalla rete pubblica. I modelli vengono installati offline e le API interne non comunicano mai con Internet.
ON‑PREM
Cosa facciamo
Dall'hardware al modello pronto in produzione
Stack tecnologico
Tecnologie open, community, battle-tested
Lavoriamo con gli stack più affidabili dell'ecosistema AI open-source, selezionati in base al caso d'uso e all'infrastruttura disponibile.
Dove operiamo
Monza
Milano
Lombardia
Presenza locale
Enplin ha sede a Meda (MB) e segue progetti AI on-premise per aziende manifatturiere, studi professionali e gruppi industriali in tutta la Lombardia. Offriamo sopralluoghi in loco per la valutazione dell'infrastruttura esistente.
Dalla Brianza a Milano, dalla provincia di Monza fino alle aree produttive di Varese e Como: siamo vicini ai vostri server.
FAQ
Domande frequenti
Cos'è l'AI on-premise?
L'AI on-premise è il deployment di modelli e pipeline di intelligenza artificiale direttamente sull'infrastruttura hardware interna dell'azienda, senza inviare dati a servizi cloud esterni. I modelli girano su server GPU aziendali o in data center privati, garantendo pieno controllo su dati e processi.
Quando conviene l'AI on-premise rispetto al cloud?
L'AI on-premise conviene quando i dati sono sensibili o coperti da normative (GDPR, NDA, segreto industriale), quando il volume di utilizzo è elevato e il costo per token cloud diventerebbe insostenibile, oppure quando serve latenza minima e disponibilità garantita anche senza connettività Internet.
Quali hardware servono per l'AI on-premise?
Per modelli di piccole-medie dimensioni (7–13B parametri) bastano GPU consumer NVIDIA RTX con 16–24 GB VRAM. Per modelli più grandi (70B+) servono GPU enterprise come A100 o H100 con VRAM elevata e alta banda di memoria. Enplin effettua il dimensionamento hardware in base al carico di utilizzo previsto.
L'AI on-premise è più sicura per i dati aziendali?
Sì: nessun dato aziendale lascia il perimetro della rete interna. Non ci sono rischi di memorizzazione da parte di provider terzi, nessun training sui vostri dati, nessuna esposizione a breach di infrastrutture cloud condivise. È la scelta ideale per settori regolamentati: sanità, legale, finanza, manifatturiero.