Local LLM Server · Ollama · vLLM · GPU On-Premise

Il tuo LLM server
nella tua azienda

Dimensionamento hardware, installazione e gestione del tuo server LLM locale: dal sizing della GPU al deploy in produzione, con supporto tecnico continuativo.

🖥️
GPU on-premise Dalla RTX 4090 alla A100
🦙
Ollama / vLLM Il serving framework giusto per te
📡
API OpenAI-compatible Drop-in replacement per le tue app
🔒
Zero internet Funziona offline, always
Ollama · vLLM
NVIDIA RTX / A-Series / H100
Linux Server (Ubuntu/RHEL)
Docker · Kubernetes
Supporto post-deploy

Il server LLM giusto
per la dimensione della tua azienda

Gaulin dimensiona il server in base al numero di utenti, ai modelli desiderati e al carico previsto. Nessun hardware sovradimensionato, nessun collo di bottiglia.

Entry — PMI fino a 30 utenti

Server singola GPU

NVIDIA RTX 4090 — 24GB VRAM

Ideale per PMI con uso moderato: RAG su documenti, chatbot interno, Text-to-SQL. Rapporto qualità/prezzo eccellente.

Modelli: Mistral 7B, Llama 3.2 8B, Phi-4
Mid — 30–100 utenti

GPU professionale

NVIDIA L40S — 48GB VRAM

Per aziende con uso intensivo o modelli di qualità superiore. Alta stabilità produzione, ottimo throughput multi-utente.

Modelli: Llama 3.3 70B (quant), Mistral 22B
Enterprise — 100+ utenti

Multi-GPU / A100

NVIDIA A100 80GB · H100

Per grandi aziende con alto throughput, modelli full-precision, o requisiti di alta disponibilità con failover.

Modelli: Llama 3.3 70B full, DeepSeek R1

Come Gaulin installa il tuo LLM server

Un processo strutturato che porta il server da zero a produzione in 1–2 settimane.

1

Analisi requisiti

Valutiamo numero utenti, casi d'uso, modelli desiderati e infrastruttura esistente. Scegliamo hardware e software di serving ottimali.

2

Setup hardware

Installiamo e configuriamo il server fisico o virtuale, i driver NVIDIA, Docker e il sistema operativo ottimizzato per AI workload.

3

Deploy LLM

Installiamo Ollama o vLLM, scarichiamo i modelli selezionati, configuriamo le API, il load balancer e le policy di sicurezza di rete.

4

Monitoring e supporto

Configuriamo dashboard Prometheus/Grafana per monitorare GPU, latenza e throughput. Aggiornamenti modelli e supporto tecnico inclusi.

Cosa puoi fare con il tuo LLM server locale

Un LLM server on-premise è la base per tutte le applicazioni AI aziendali.

📄

Ollama RAG

Interroga documenti aziendali in italiano con precisione. Scopri Ollama RAG on-premise.

🤖

AI Agents

Agenti autonomi che automatizzano workflow aziendali usando il tuo LLM server come motore. Scopri i Local AI Agents.

💻

AI Coding Agent

Code completion e review per il team di sviluppo, senza inviare il codice sorgente fuori dalla rete. Scopri AI Coding Agent.

🗄️

Text-to-SQL

Interroga database aziendali in linguaggio naturale. Il LLM locale genera query SQL sicure dal tuo schema.

💬

Chatbot aziendale

Assistente AI interno per clienti o dipendenti, integrato nel tuo portale web Angular o Laravel.

🔌

Drop-in API OpenAI

Il server espone un'API compatibile OpenAI. Qualsiasi app già integrata con OpenAI funziona immediatamente on-premise, cambiando solo l'endpoint.

Domande frequenti sul Local LLM Server

Un local LLM server è un sistema hardware e software che esegue modelli di linguaggio di grandi dimensioni direttamente nell'infrastruttura dell'azienda, senza dipendere da servizi cloud. Comprende il server con GPU dedicata, il software di serving (Ollama, vLLM), il modello LLM installato e un'API per le applicazioni.

Dipende dal modello LLM e dal carico. Per modelli da 7-13B parametri (Mistral 7B, Llama 3.2 8B) è sufficiente una NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM). Per modelli da 30-70B servono GPU professionali come la A100 o L40S. Gaulin fa il dimensionamento hardware in base al caso d'uso e agli utenti concorrenti previsti.

Ollama è ideale per installazioni di media scala (decine di utenti): semplicissimo da installare, ottimo per sviluppo e produzione con basso volume. vLLM è preferibile per alto throughput (centinaia di utenti concorrenti), con ottimizzazioni di batching avanzate. Gaulin sceglie in base al carico previsto e alle risorse hardware.

Con una singola GPU NVIDIA A100 80GB e Mistral 22B, un server Ollama/vLLM può gestire 20–50 utenti concorrenti con latenza accettabile. Per scale maggiori si passa a configurazioni multi-GPU con load balancer. Gaulin dimensiona l'infrastruttura in base ai pattern di utilizzo stimati.

Sì. Una volta installato il modello, il server funziona completamente offline. Nessuna connettività internet necessaria per rispondere alle query. Vantaggio importante per reti isolate: stabilimenti produttivi, ambienti classificati, reti OT industriali.

Con Ollama, aggiornare è semplice come eseguire "ollama pull llama3.2". Gaulin include nel contratto di supporto la valutazione e l'aggiornamento ai modelli più recenti, con testing pre-produzione e rollback automatico in caso di regressioni. Contattaci per i dettagli del contratto di supporto.

Il tuo LLM server locale,
operativo in 1–2 settimane

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