Configurerò un llm locale e un gpt privato con ollama rag sulla tua macchina


Level 2
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
AI on-premise sul TUO hardware. Niente perdite di dati, nessun costo API, controllo totale.
Configuro LLM locali (Ollama, vLLM, LM Studio, llama.cpp) sul tuo server, PC, laptop e poi creo chatbot RAG, agenti OpenClaw o app complete con frontend React.
COSA COSTRUISCO
- Configurazione di LLM locale (Ollama, vLLM, LM Studio, llama.cpp)
- Modelli: Llama 4, Mistral, DeepSeek R1, Qwen, Gemma, Falcon, CodeLlama
- RAG sui tuoi documenti (PDF, DOCX, siti web, Notion, database)
- Vector DB: Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant
- AI agentico con LangChain, LangGraph, agenti OpenClaw
- Bot per WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, agenti vocali
- App AI con React, Next.js, FastAPI, Streamlit
- Proxy LiteLLM, Docker, codice sorgente completo
CASI D'USO
Q&A su documenti medici e legali, bot di conoscenza interna, assistenti per revisione codice, supporto clienti su documenti privati, copiloti offline per coding.
HARDWARE & PRIVACY
NVIDIA RTX, Apple Silicon o solo CPU per modelli da 7B. Progettato per sanità, legale, finanza e settori regolamentati. Air gapped, on premise o ibrido.
Clicca su "Contattami" prima. Valuto gratuitamente le tue esigenze e ti preparo un preventivo personalizzato. Ogni consegna include documentazione e setup funzionante.
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- Ultima consegna1 mese
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Inglese, Urdu
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FAQ
Traduzione automatica.
Come si differenzia l'esecuzione di un LLM localmente dall'usare ChatGPT o l'API di Claude?
Gli LLM locali girano sul tuo hardware, quindi i tuoi dati non lasciano mai la tua infrastruttura. Niente API key, niente costi per token, nessuna dipendenza dal cloud, nessun limite di velocità. Compromesso: fornisci tu la potenza di calcolo. Per dati sensibili o uso ad alto volume, locale è spesso più economico e più privato rispetto all'accesso API.
I miei dati usciranno mai dal mio computer o server?
No. Con una configurazione completamente locale (Ollama più un LLM open source), i tuoi dati, prompt e risposte restano tutti sul tuo hardware. Funziona anche con deploy offline. Se scegli un sistema ibrido (LLaMA locale con API cloud per alcuni compiti), evidenzio quali parti toccano internet così hai piena visibilità.
Quale hardware serve per far girare un LLM localmente?
Dipende dal modello. I modelli piccoli da 7B (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) girano su un laptop con 16GB di RAM e una GPU decente o anche solo CPU. I modelli più grandi da 70B richiedono almeno 32GB di RAM e una GPU potente (RTX 4090, A100). Mandami le tue specifiche e ti consiglierò il modello giusto.
Quale open source LLM dovrei usare per il mio caso d'uso?
Domande generali e conversazioni: Llama 3.1, Mistral. Generazione di codice: CodeLlama, DeepSeek Coder. Compiti di ragionamento: Mixtral, DeepSeek R1. Contesto lungo: Llama 3.1 esteso. Multilingue: Mistral, Qwen. Valuterò le opzioni sul tuo hardware e ti consiglierò quella più adatta.
Puoi creare un chatbot RAG che cerca nei miei documenti privati?
Sì. Costruisco sistemi RAG con database vettoriali (Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant) così il tuo LLM locale può rispondere a domande dai tuoi PDF, CSV, siti web, Notion, MongoDB o qualsiasi altra fonte dati personalizzata. Tutto gira sul tuo computer.
Il sistema può anche usare l'API di OpenAI o Claude se voglio passare a qualcosa di diverso in futuro?
Sì. Progetto le deploy in modo che tu possa passare tra LLM locali e API cloud (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini) cambiando un valore di configurazione. Ti permette di iniziare in locale per privacy o costi, e poi scalare al cloud se hai bisogno di più contesto o velocità.
Fornirai il codice sorgente e la piena proprietà?
Sì. La versione Standard e Premium includono il codice sorgente completo con diritti di uso commerciale.
Quanto è veloce un LLM locale rispetto alle API cloud?
Dipende dall'hardware. Un modello da 7B su RTX 4090 genera tra 50 e 100+ token al secondo, spesso più veloce di ChatGPT. Configurazioni solo CPU girano tra 5 e 15 token al secondo, più lente ma comunque utilizzabili per task batch. Condivido benchmark realistici per il tuo hardware specifico.
Puoi deployare sul mio server, sul mio laptop o su un VPS?
Sì, su tutti e tre. Server Linux, laptop Windows o Mac, VPS cloud (AWS, GCP, Hetzner, DigitalOcean) e hardware on-premise auto-ospitato. I container Docker rendono l'installazione portatile su qualsiasi piattaforma.
Come iniziamo, devo ordinare o scriverti prima?
Per favore clicca su "Contattami" prima di ordinare. Esamino le tue specifiche hardware, il caso d'uso e la sensibilità dei dati in circa 10 minuti, poi ti preparo un preventivo personalizzato. Eviti sorprese da entrambe le parti.
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ale_pereira
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ale_pereira
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