Negli ultimi mesi ho dedicato molto tempo allo studio di soluzioni di intelligenza artificiale private e locali, con un obiettivo ben preciso – di cui non faccio mistero, dato che ne parlo da tempo un po' ovunque – ovvero quello di verificare se sia davvero possibile emanciparsi dai grandi provider cloud e mantenere i dati aziendali al sicuro dentro il perimetro digitale aziendale, senza rinunciare alle potenzialità dei modelli di linguaggio di ultima generazione.
Le due tecnologie che ho esplorato più a fondo sono OSS-GPT e Ollama (con i modelli Llama3 di Meta). Entrambe promettono di portare l’AI “in casa”, ma si muovono con approcci e compromessi diversi.
OSS-GPT: l’AI open-source personalizzabile
La prima tecnologia su cui ho lavorato è stata OSS-GPT, un framework pensato per replicare – in chiave open-source – l’esperienza di utilizzo di GPT, ma senza alcun vincolo di connessione a servizi esterni.
Il pregio maggiore di OSS-GPT è la sua architettura aperta e modulare: posso scegliere il modello da caricare, intervenire sui dataset di addestramento aggiuntivo, integrare plugin o connettori, fino a costruire un sistema veramente su misura.
🟢 PREGI
- Flessibilità estrema: OSS-GPT si adatta a diversi scenari, da un laboratorio di ricerca a un progetto industriale.
- Controllo totale dei dati: nessun pacchetto lascia il server, i log restano locali, e questo per me è cruciale quando parliamo di dati sensibili aziendali.
- Scalabilità verticale: posso decidere di eseguire modelli più piccoli per prototipi rapidi oppure spingermi verso architetture più complesse.
🔴 DIFETTI
- Richieste hardware elevate: con modelli di dimensioni medio-grandi, OSS-GPT ha bisogno di schede GPU moderne con molta VRAM. Su workstation datate (anche se con CPU potenti e molta RAM) la resa è limitata.
- Setup tecnico non banale: richiede competenze di amministrazione Linux avanzata, gestione di container, driver CUDA/ROCm e una buona dose di troubleshooting.
- Meno ottimizzato per l’uso “desktop”: l’esperienza utente è più da laboratorio di ricerca che da strumento pronto per chiunque.
Ollama con Llama3: semplicità e immediatezza
La seconda tecnologia che sto mettendo alla prova è Ollama, principalmente con i modelli Llama3 di Meta.
Qui l’approccio è radicalmente diverso: Ollama punta a rendere semplice l’esecuzione locale di modelli generativi. È un’applicazione che si installa in pochi minuti e consente di scaricare e gestire modelli con un comando.
🟢 PREGI
- User experience curata: l’installazione è veloce, l’uso immediato. È ideale per chi vuole concentrarsi sui risultati più che sulla configurazione.
- Ottimizzazione dei modelli: i Llama3 distribuiti con Ollama sono già pre-quantizzati e calibrati per girare bene anche su GPU consumer o CPU potenti.
- Integrazione facile: Ollama espone API locali semplici da chiamare, rendendo la vita facile a chi sviluppa applicazioni o prototipi.
🔴 DIFETTI
- Meno flessibile di OSS-GPT: non è pensato per un livello di personalizzazione profondo. Si accettano i modelli così come sono.
- Prestazioni dipendenti dall’hardware: su macchine senza GPU moderna la risposta è fluida solo con modelli più leggeri; se si vuole scalare verso il “quasi GPT-4”, i requisiti diventano subito impegnativi.
- Community meno tecnica: molti casi d’uso sono orientati a sviluppatori singoli o a piccoli team, mentre OSS-GPT ha una community più vicina al mondo enterprise e alla ricerca.
Confronto sui requisiti hardware
Uno dei punti chiave della mia sperimentazione è stato proprio capire cosa serve davvero per eseguire queste tecnologie in locale.
- OSS-GPT: in base ai benchmark che mi sono studiato, per lavorare bene con modelli da 7B o superiori serve una GPU con almeno 16-24 GB di VRAM, tanta RAM di sistema (64 GB è un buon punto di partenza) e dischi SSD NVMe per velocizzare i carichi. Senza una GPU adeguata e di ultimissima generazione, l’esperienza degrada drasticamente.
- Ollama (Llama3): più leggero e ottimizzato. Con 8-12 GB di VRAM si riescono a far girare versioni ridotte dei modelli, anche se per performance serie meglio avere 16 GB. Su CPU ARM come i Mac M-series funziona sorprendentemente bene, sfruttando la loro efficienza. E queste info non provengono solo dai benchmark ma dalla mia esperienza diretta sul mio MacBook Pro M3 con 18GB di RAM.
Funzionalità a confronto
Sul piano delle funzionalità ho trovato differenze sostanziali:
- OSS-GPT è una piattaforma da costruire: posso decidere quali plugin sviluppare, quali dataset innestare, come orchestrare più modelli tra loro. È pensata per chi vuole creare e non solo usare.
- Ollama invece è più orientato a fornire subito un modello conversazionale o generativo da interrogare. Non è meno potente, ma ha meno margini di personalizzazione.
La mia conclusione (temporanea)
Mettere OSS-GPT e Ollama a confronto è un po’ come paragonare un server Linux configurato a mano a una distribuzione user-friendly: entrambi validi, ma con pubblici e scopi diversi.
- Se cerco pieno controllo e personalizzazione per progetti di ricerca, OSS-GPT resta imbattibile.
- Se voglio praticità, rapidità di installazione e buone performance locali, Ollama con Llama3 è una scelta vincente.
La mia esperienza mi ha confermato che il futuro dell’AI privata non sarà monocorde: ci sarà spazio sia per piattaforme aperte e “hardcore” come OSS-GPT, sia per strumenti veloci e accessibili come Ollama.
E in entrambi i casi la direzione è chiara: portare l’intelligenza artificiale dentro i confini aziendali, dove i dati restano al sicuro e la tecnologia diventa davvero nostra.
