Deploy e configurare llm localmente sulla tua GPU


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
NOTA IMPORTANTE PRIMA DI ORDINARE:
Scrivimi con il tuo hardware e il tuo obiettivo, e ti dirò subito cosa è possibile.
Cosa realizzo:
Chatbot AI privati che rispondono dai TUOI documenti, PDF e database
Deployments locali di LLM che utilizzano il tuo hardware esistente invece di GPU in affitto
Agenti AI con accesso reale a strumenti come server MCP, API, tuoi script
Configurazioni completamente offline, air-gapped, per lavori sensibili alla privacy
Ottimizzazione della velocità che rende realmente utilizzabili macchine poco potenti
Pila tecnologica: Ollama · llama.cpp · vLLM · GGUF · pipeline RAG · database vettoriali ·
MCP · Python · Linux
Come lavoro:
1. Mi invii il tuo hardware e il tuo obiettivo
2. Rispondo in poche ore con fattibilità e scope definito
3. Lo realizzo, tu lo testi, e miglioro in base al tuo feedback
4. Ti consegno codice sorgente completo, file di configurazione e una guida che funziona da zero
Perché scegliere me:
Lavoro con quello che hai già, anche con vecchie GPU consumer
Codice sorgente completo e documentazione scritta, niente scatole nere
Ti dico onestamente prima di pagare se la tua idea non funzionerà
Scrivimi con il tuo hardware e il tuo obiettivo, e ti dirò
subito cosa è possibile.
Scopri di più su stan
Private offline LLM setups RAG systems with MCP
- DaUcraina
- Membro damag 2025
Lingue
Inglese
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì, certo! Scrivimi con le specifiche del tuo hardware (GPU, VRAM, RAM) e il tuo obiettivo, e ti dirò subito cosa è possibile.
I miei dati rimarranno completamente privati?
Sì. Tutto il processamento e inferenza avvengono localmente sul tuo hardware. Nessun dato viene inviato a API esterne o server di terze parti.
Cosa succede se il mio hardware è troppo debole per il modello che voglio?
Testerò e consiglierò la quantizzazione del modello (GGUF/AWQ) o modelli alternativi che funzionano senza problemi entro i limiti del tuo hardware.
