L’adozione di modelli di Intelligenza Arti ciale (IA) eseguiti localmente sui propri computer sta diventando sempre più comune, o rendo signi cativi vantaggi in termini di sicurezza e privacy. Eseguire l’IA in locale consente di mantenere i dati sensibili all’interno del proprio ambiente, riducendo i rischi associati alla trasmissione di informazioni su reti esterne. Tuttavia, questa con gurazione presenta anche alcune s de, tra cui la necessità di hardware potente e spazio di archiviazione adeguato.

Vantaggi dell’IA in Locale

• Sicurezza dei Dati: Eseguire modelli di IA localmente garantisce che i dati rimangano all’interno del proprio sistema, o rendo un controllo totale sulle informazioni sensibili. Questo è particolarmente importante per aziende e professionisti che gestiscono dati riservati.
• Personalizzazione: L’implementazione locale permette una maggiore personalizzazione dei modelli di IA, adattandoli alle speci che esigenze dell’utente o dell’organizzazione

Sfide dell’IA in Locale

• Requisiti Hardware: L’esecuzione di modelli di IA avanzati richiede una GPU dedicata e performante. Schede gra che come le NVIDIA RTX della serie 30 o 40, o le AMD Radeon di ultima generazione, sono spesso necessarie per gestire e cacemente questi carichi di lavoro. Inoltre, èconsigliabile disporre di almeno 16 GB di RAM per garantire prestazioni fluide.
• Spazio di Archiviazione: I modelli di IA possono occupare diversi
  gigabyte di spazio su disco. Ad esempio, modelli come Llama3 possono richiedere no a 11 GB di spazio. È quindi fondamentale assicurarsi di avere spazio su ciente su SSD per l’installazione e l’esecuzione dei modelli desiderati.

Strumenti e Modelli Disponibili

• NVIDIA ChatRTX: Un’applicazione demo che consente di personalizzare un modello LLM (Large Language Model) GPT collegato ai propri contenuti, come documenti, note, immagini o altri dati. Utilizza la
  tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) e l’accelerazione RTX per fornire risposte pertinenti in modo rapido e sicuro, eseguendo tutto localmente su PC o workstation Windows con GPU RTX.
• Llama3 di Meta: Una famiglia di modelli di linguaggio di grandi dimensioni sviluppata da Meta, disponibile in diverse dimensioni, tra cui 8B e 70B parametri. Questi modelli sono ottimizzati per l’uso in dialoghi e possono essere eseguiti localmente su hardware adeguato. Ad esempio, il modello Llama3-ChatQA-1.5-70B è stato sviluppato per eccellere nelquestion answering conversazionale e nella generazione aumentata dal recupero
• Ollama: Un framework open-source che facilita l’esecuzione di modelli come Llama3 su sistemi locali. Ollama permette di scaricare e gestire vari modelli di IA, o rendo un’interfaccia per chattare con l’intelligenzaarti ciale direttamente sul proprio PC. È compatibile con diversi modelli LLM e supporta l’esecuzione su hardware con speci che adeguate.

Considerazioni Finali
L’esecuzione di modelli di Intelligenza Artificiale in locale pone un controllo maggiore sui dati e la possibilità di personalizzare le soluzioni in base alle proprie esigenze. Tuttavia, è essenziale valutare attentamente i requisiti hardware e di spazio di archiviazione necessari per garantire un’esperienza
ottimale. Con l’evoluzione continua della tecnologia, strumenti come NVIDIA ChatRTX, Llama3 e Ollama rappresentano risorse preziose per chi desidera implementare soluzioni di IA localmente.