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Guide pratiche su VRAM, Mac, quantizzazione, modelli di coding e modelli vision locali.
Guida alla memoria video
Da 6 GB, 8 GB, 12 GB, da 24 GB a 48 GB, spiegare come il volume dei parametri del modello, la versione quantizzata, la cache KV e l'overhead del sistema si combinano per determinare se può essere caricato.
Leggi articoloPatatina di mela
Spiega perché la memoria totale del Mac non può essere utilizzata come memoria video e come scegliere il modello adatto per macchine da 16 GB, 32 GB, 64 GB e 128 GB.
Leggi articoloQuantificare
La quantificazione GGUF più comune dell'utilizzo della memoria, della perdita di qualità e del compromesso di velocità aiuta gli utenti a comprendere le tre preferenze di priorità di qualità, equilibrio e contesto lungo.
Leggi articolomodello di programmazione
Dai quattro scenari di generazione, interpretazione, ricostruzione e contesto lungo del codice, spiega perché gli scopi della programmazione non possono limitarsi a guardare alle dimensioni del modello e al volume di download.
Leggi articolomultimodale
Questo articolo introduce i problemi aggiuntivi relativi alla memoria grafica, al codificatore di immagini, al contesto e al supporto back-end del ragionamento che devono essere considerati nei modelli visivi rispetto ai modelli di testo.
Leggi articoloSelezione dello strumento
Spiega agli utenti ordinari l'esperienza di installazione, la gestione del modello, l'ottimizzazione delle prestazioni e i gruppi applicabili di tre metodi di esecuzione locali comuni.
Leggi articoloGuida VRAM
Cosa può eseguire una GPU da 6 GB, quali quantizzazioni hanno senso e quando conviene aggiornare.
Leggi articoloGuida hardware
Come scegliere una GPU per inferenza locale in base a VRAM, banda, supporto software e modelli.
Leggi articoloScelta del modello
Abbina RAM, VRAM, sistema operativo, uso e qualità ai modelli davvero eseguibili.
Leggi articoloGuida ai modelli
Una guida pratica alle famiglie di modelli Local LLM, al numero di parametri, ai file GGUF, ai livelli di quantizzazione, alla lunghezza del contesto e a come scegliere un modello adatto al tuo hardware.
Leggi articoloGuida hardware
Una guida hardware-first ai requisiti di VRAM per i Local LLM, inclusi pesi del modello, quantizzazione, KV cache, lunghezza del contesto, overhead di runtime e fasce GPU realistiche.
Leggi articoloGuida Windows
Una guida pratica per Windows per eseguire Local LLM con Ollama, LM Studio, llama.cpp, driver GPU, selezione del modello, pianificazione della VRAM e passaggi comuni di troubleshooting.
Leggi articologuida macOS
Una guida pratica per macOS per eseguire Local LLM su Apple Silicon, con memoria unificata, MLX, Metal, Ollama, LM Studio, llama.cpp, scelta del modello e limiti realistici.
Leggi articoloGuida Linux
Una guida pratica per Linux per eseguire LLM locali con NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Ollama, LM Studio, llama.cpp, formati dei modelli, pianificazione della VRAM e sicurezza del server.
Leggi articoloGuida ai modelli
Una guida pratica alla scelta dei migliori modelli di local AI per chat, coding, scrittura, matematica, visione e uso offline in base ad adattamento all'hardware, quantizzazione, benchmark e formato del modello.
Leggi articoloGuida ai modelli
Una guida pratica per scegliere i migliori modelli Local LLM per il tuo hardware, inclusi dimensione del modello, quantizzazione, file GGUF, coding, scrittura, ragionamento, visione e compatibilità con la memoria.
Leggi articoloGuida ai modelli
Una guida pratica per trovare il miglior LLM da eseguire localmente sul tuo computer, in base a VRAM, RAM, sistema operativo, dimensione del modello, quantizzazione, velocità, privacy e caso d’uso.
Leggi articoloGuida comparativa
Un confronto pratico tra local LLM e cloud LLM su privacy, costi, velocità, qualità, hardware, uso offline, manutenzione e flussi di lavoro reali.
Leggi articoloGuida al modello
Una guida pratica ai modelli di intelligenza artificiale locali, che copre LLM, modelli di visione, incorporamenti, adattamento dell'hardware, quantizzazione, privacy, strumenti e scelte di download.
Leggi articoloOffline AI
Una guida pratica su cosa può fare l'intelligenza artificiale offline a livello locale, tra cui chat, codifica, scrittura, riepilogo, incorporamenti, visione, limiti hardware e compromessi sulla privacy.
Leggi articoloGuida per principianti
Una guida per principianti ai LLM locali, che spiega hardware, VRAM, RAM, quantizzazione, file di modello, strumenti, privacy e come scegliere un primo modello.
Leggi articoloGuida all'installazione
Un pratico elenco di controllo di configurazione per l'esecuzione di un LLM locale, che copre hardware, VRAM, RAM, scelta del modello, quantizzazione, strumenti, server locali, test e sicurezza.
Leggi articoloDomande frequenti
Risposte chiare alle domande LLM locali più comuni su VRAM, RAM, GPU scelta, quantizzazione, privacy, velocità, utilizzo offline, strumenti e download di modelli.
Leggi articoloGuida agli strumenti
Una guida pratica all'utilizzo di Cursor con un LLM locale, che copre Ollama, LM Studio, OpenAI-compatible endpoints, modelli di codifica, limiti hardware, velocità, privacy e controlli di configurazione.
Leggi articoloGuida agli strumenti
Una pratica guida al modello locale Cursor.ai che copre endpoint OpenAI-compatible, Ollama, LM Studio, modelli di codifica, limiti hardware, privacy, velocità e risoluzione dei problemi.
Leggi articoloSelezione del modello
Una guida hardware-first per scegliere il miglior LLM locale per Cursor, che copre qualità di codifica, contesto, velocità, quantizzazione, VRAM, privacy e test pratici.
Leggi articoloGuida agli strumenti
Una pratica guida LLM locale LM Studio che copre i download dei modelli, le scelte GGUF e MLX, la configurazione del server OpenAI-compatible, l'adattamento dell'hardware, la privacy e i test.
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