01 / AI — DIGITAL INFRASTRUCTURE

LLM LOCALI
PER AZIENDE

Installiamo e configuriamo modelli linguistici open source direttamente nell'infrastruttura della tua azienda. Llama 3, Mistral, Phi-3 e molti altri: AI potente, dati privati, zero costi API ricorrenti.

02 / THE PROBLEM

PERCHÉ LE AZIENDE
SCELGONO IL LOCALE

01

Dati che non devono uscire

Contratti riservati, dati clienti, brevetti, strategie commerciali: ci sono informazioni che non possono essere inviate a server di terze parti, neanche per elaborarle con AI.

02

Costi API non scalabili

Per utilizzi intensivi, i costi API cloud crescono in modo non lineare. Un team di 50 persone che usa AI tutto il giorno può generare fatture mensili significative e imprevedibili.

03

Connessione non garantita

Ambienti industriali, impianti produttivi, sedi in aree con connettività limitata, sistemi air-gapped per compliance: in molti contesti l'AI cloud semplicemente non è disponibile.

LLM LOCALE LLAMA 3 OLLAMA QUANTIZZAZIONE MISTRAL
03 / APPROCCIO

COME INSTALLIAMO
UN LLM IN AZIENDA

01

Selezione del modello

Analizziamo il caso d'uso, l'hardware disponibile e le performance richieste per selezionare il modello ottimale. Non tutti i LLM sono uguali: la scelta giusta cambia tutto.

02

Ottimizzazione & Quantizzazione

Applichiamo tecniche di quantizzazione (GGUF, GPTQ, AWQ) per ridurre i requisiti hardware mantenendo alta qualità. Un modello da 70B può girare su hardware consumer con la quantizzazione giusta.

03

Deploy & Integrazione

Configuriamo il runtime (Ollama, vLLM, llama.cpp), esponiamo API compatibili OpenAI per integrazione con applicazioni esistenti e forniamo documentazione e supporto al team.

04 / CAPABILITIES

COSA FACCIAMO

Setup rapido con Ollama

Installiamo Ollama per gestione semplice di modelli multipli. Download, avvio e API in minuti. Ideale per team tecnici che vogliono sperimentare senza complessità infrastrutturale.

Performance con vLLM

Per carichi produttivi, configuriamo vLLM con PagedAttention per throughput massimo e latenza minima. Supporto batching continuo e gestione efficiente della memoria GPU.

Inferenza CPU con llama.cpp

Deploy su server senza GPU usando llama.cpp con modelli quantizzati GGUF. Soluzione accessibile per aziende che vogliono iniziare senza investimento hardware significativo.

Fine-tuning locale

Adattiamo i modelli open source al dominio aziendale con tecniche LoRA e QLoRA su hardware locale. Il modello impara il settore, la terminologia e lo stile dell'azienda senza inviare dati fuori.

API compatibile OpenAI

Configurazione di endpoint compatibili con l'API OpenAI. Cambio endpoint nel config e le applicazioni esistenti funzionano con il modello locale senza modifiche al codice.

Monitoraggio & Manutenzione

Setup dashboard di monitoring per utilizzo hardware, latenza, throughput e disponibilità. Gestione aggiornamenti modelli e ottimizzazioni nel tempo con supporto Enplin.

05 / STACK TECNOLOGICO

MODELLI E RUNTIME
PER LLM LOCALI

Lavoriamo con i migliori modelli open source e i runtime più efficienti per garantire qualità di risposta, velocità di inferenza e compatibilità con l'hardware aziendale.

Llama 3 Mistral Phi-3 Ollama llama.cpp Quantizzazione
06 / TERRITORIO

LLM LOCALI PER AZIENDE
IN LOMBARDIA E ITALIA

Enplin installa e configura LLM locali per aziende a Meda, Monza, Milano e in tutta la Lombardia. Operiamo in tutta Italia sia on-site che da remoto per la configurazione e il supporto.

Meda Monza Milano Lombardia Italia
07 / FAQ

DOMANDE SUI LLM LOCALI

Cos'è un LLM locale?
Un LLM locale (Large Language Model locale) è un modello linguistico di grandi dimensioni installato ed eseguito direttamente sull'hardware dell'azienda o del singolo dispositivo, senza necessità di connessione a server cloud esterni. A differenza di ChatGPT o Claude, un LLM locale elabora tutto internamente: nessun dato lascia il perimetro aziendale, la latenza dipende dall'hardware locale e non ci sono costi per query. Con tool come Ollama, avviare un LLM locale richiede un singolo comando da terminale.
Qual è la differenza tra LLM locale e LLM cloud?
Un LLM cloud (ChatGPT, Claude, Gemini) offre modelli di dimensioni enormi, aggiornamento continuo e zero gestione infrastruttura, ma invia i dati a server di terze parti e ha costi variabili per token. Un LLM locale gira sull'hardware aziendale: dati completamente privati, costo fisso dell'hardware, funzionamento offline, ma modelli generalmente più piccoli con qualità leggermente inferiore sui task generici. La scelta dipende dalla sensibilità dei dati, dal volume d'uso e dal budget hardware disponibile.
Quali LLM si possono usare in locale?
L'ecosistema open source offre ottimi modelli per uso locale: Llama 3 di Meta (8B e 70B parametri), Mistral 7B e Mixtral 8x7B per eccellente rapporto qualità-dimensione, Phi-3 di Microsoft ottimizzato per hardware consumer con performance sorprendenti, Gemma di Google, CodeLlama per applicazioni di coding, e Qwen, DeepSeek e molti altri. Tramite Ollama è possibile scaricare e gestire questi modelli con un solo comando, servendo API compatibili OpenAI alle applicazioni esistenti.
Un LLM locale è sicuro per i dati aziendali?
Sì, è la modalità più sicura possibile per usare AI con dati aziendali. Un LLM locale elabora tutto sull'hardware aziendale: i prompt, i documenti caricati e le risposte generate non lasciano mai il perimetro IT dell'organizzazione. Non ci sono richieste HTTP verso provider esterni, nessun log su server terzi e nessun utilizzo dei dati per training dei modelli cloud. Per aziende con dati sensibili in settori legale, medico, finanziario o per requisiti GDPR stringenti, il LLM locale è spesso l'unica opzione tecnicamente accettabile.

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