Nel panorama in continua espansione dell’intelligenza artificiale generativa, le soluzioni più diffuse — da OpenAI a Anthropic, passando per Google e Meta — si basano quasi tutte su infrastrutture cloud centralizzate. Questi servizi offrono potenza e flessibilità, ma spesso al costo di:
- Condivisione dei dati con terze parti
- Dipendenza da connessione internet
- Modelli generalisti non personalizzabili
- Limitazioni etiche e funzionali imposte dai provider
Per chi sviluppa applicazioni verticali, ha esigenze di privacy, o semplicemente vuole sperimentare liberamente con i modelli, queste soluzioni possono diventare un ostacolo.
Ollama: modelli LLM in esecuzione locale
Ollama nasce per superare questi limiti. È un framework che consente di eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni direttamente sul proprio computer (Linux, macOS o Windows via WSL), sfruttando l’hardware locale — CPU e GPU — in modo ottimizzato.
Con un semplice comando da terminale, puoi scaricare e far girare modelli come:
- LLaMA 2
- Mistral
- Gemma
- Phi
- Code LLaMA
- OpenHermes (non censurato)
Vedi l’elenco completo dei modelli disponibili sul sito ufficiale di Ollama
Ogni modello può essere avviato con un container virtuale che ne gestisce risorse e interfaccia API locale, rendendo l’integrazione nei propri progetti immediata.
Vantaggi chiave
- ✅ Esecuzione locale e offline
Nessuna dipendenza dal cloud. Ideale per ambienti sensibili o a bassa connettività. - ✅ Privacy totale sui dati
Nessun dato lascia il dispositivo. Questo consente di usare l’AI anche per contenuti riservati o confidenziali. - ✅ Controllo completo del modello
È possibile caricare modelli non censurati o adattati a specifici contesti applicativi, senza filtri imposti da terzi. - ✅ Facile deployment e testing
Ollama si integra con strumenti comeLangChain,llama.cppe framework personalizzati tramite API RESTful locali.
Esempi di utilizzo settoriale di AI locale
Uno dei punti di forza dell’esecuzione locale è la possibilità di implementare modelli specializzati in contesti altamente verticali, con dataset mirati e logiche su misura. Alcuni esempi concreti:
🔬 Settore medico
Un LLM fine-tuned su testi medici e linee guida cliniche, isolato dal web e controllato da un board medico. Nessun rischio di hallucination da fonti non verificate. Perfetto per applicazioni di supporto alla diagnosi, gestione sintomatologica o ricerca.
📚 Editoria e contenuti controllati
Un modello addestrato esclusivamente su fonti certificate, come documenti legali, testi scientifici o archivi editoriali interni. Ideale per scrivere, revisionare o interrogare contenuti ad alta precisione, in ambienti dove l’affidabilità è tutto.
🔒 AI non censurata per ricerca e sviluppo
Per chi lavora in ambiti controversi, eticamente sensibili o semplicemente alternativi (es. filosofia estrema, contenuti NSFW per adulti, narrativa non mainstream), è possibile caricare modelli uncensored che le piattaforme online non permettono di utilizzare.
🏭 Industria e automazione
Modelli addestrati su manuali tecnici, log di impianto e procedure operative. L’AI può supportare operatori in fase di manutenzione, troubleshooting o formazione, con pieno isolamento dalla rete.
Primi passi con Ollama
Installare Ollama è questione di minuti:
Step 1: Installa Ollama sulla tua macchina (linux o Mac OS con accesso ad internet):
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Dopo l’installazione, lancia un modello:
ollama run mistral
Oppure crea un tuo modello custom con un semplice Modelfile, che definisce prompt di sistema, tokenizer, base model e parametri.
Esempio di Modelfile per un’assistente tecnico:
FROM mistral
SYSTEM "Sei un assistente tecnico specializzato in cybersecurity. Rispondi in modo conciso e preciso."
L’integrazione con API locali (http://localhost:11434) rende possibile l’uso del modello via codice Python, Node.js o qualsiasi altro linguaggio.
Puoi provarlo usando una chiamata come nell’esempio qui sotto:
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "mistral", "prompt": "Come configurare una DMZ sul router di casa" }'
Congratulazioni! Il tuo modello è pronto per l’utilizzo!
Conclusione
Ollama rappresenta una svolta per gli sviluppatori che vogliono portare la potenza degli LLM nel proprio workflow locale. Libertà, privacy, controllo: tre concetti sempre più centrali nel futuro dell’AI.
Nei prossimi articoli vedremo:
- Come personalizzare i modelli
- Come integrarli in applicazioni reali (web app, backend, CLI tool)
- Come eseguire fine-tuning con dataset proprietari
Hai un vecchio laptop e vuoi provarlo? Nel prossimo post: guida completa all’installazione e ottimizzazione su hardware non recente.
