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Il percorso in ordine per chi si avvicina all'IA locale: dai concetti base all'installazione e al primo modello.
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Scegliere l'hardware giusto e strappare il massimo da quello che hai già: CPU o GPU, Mac, Raspberry Pi e serving veloce.
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Cosa parte davvero in rete con l'IA locale: i dati, la sicurezza, la conformità e il controllo che resta nella tua mano.
Scegliere hardware e modello
Come scegliere l'hardware giusto e il modello adatto al tuo uso: VRAM, quantizzazione, GPU o CPU e velocità di risposta.
3 articoli
Nemotron-Parse: la famiglia OCR di NVIDIA per leggere i documenti in locale
Nemotron Parse è la famiglia di modelli vision-encoder-decoder di NVIDIA che legge i PDF in locale: markdown formattato, formule LaTeX, coordinate e classe semantica di ogni elemento, nell'ordine di lettura. v1.1 (nov 2025), v1.2 (feb 2026) e 2.0 (giu 2026), tutte sotto il miliardo di parametri e rieditate il 20 ottobre; la 2.0 sale a 0.72 di ANLS sulle scritture indiche. In locale con vLLM da v0.20 a v0.26: i documenti restano sul tuo hardware.
Qwen: il modello open con il miglior supporto multilingua
Qwen è la famiglia open con il miglior supporto per italiano e francese: generazioni, dimensioni, MoE, quando usarlo e confronto rapido con Llama.
Llama 3 e Llama 4: la famiglia open di Meta, quale modello gira sul vostro hardware
Llama 3 e 4 in tabella: 3B/8B/70B e Scout MoE 109B, RAM necessaria per modello, licenza Community e la scelta per budget.