LLM on-premisee self-hosted,nel tuo perimetro.
Installiamo un large language model direttamente sui tuoi server o in un cloud privato con sede in UE. Il modello, i log e i dati di addestramento restano sotto il tuo controllo: nessuna API esterna, nessun dato che esce dalla rete aziendale.
- 100%Sulla tua infrastruttura
- 0 byteInviati a terze parti
- UEUnica giurisdizione
- TuoiI pesi del modello
Un modello linguistico che risponde da dentro la tua rete.
Un LLM on-premise è un modello di intelligenza artificiale generativa installato fisicamente nel data center dell’azienda. Un LLM self-hosted è, più in generale, un modello che l’azienda gestisce in autonomia: sui propri server, su macchine dedicate in colocation o in un cloud privato.
In entrambi i casi l’inferenza avviene sulla tua infrastruttura. I prompt dei dipendenti, i documenti allegati e le risposte generate non transitano su piattaforme di terzi e non vengono usati per addestrare modelli altrui.
Quando conviene
- Gestisci dati riservati: contratti, dati sanitari, progetti, dati di clienti o dipendenti.
- Operi in settori regolati (sanità, finanza, legale, pubblica amministrazione, difesa, industria).
- Hai bisogno di prevedibilità dei costi al crescere dell’utilizzo.
- Vuoi un modello che funzioni anche senza connessione a internet.
Uno stack completo, pronto per la produzione.
- 01
Modello open-weight
Selezioniamo il modello open-weight più adatto a caso d’uso, lingua italiana e hardware, e lo ottimizziamo con quantizzazione dove utile.
- 02
Server di inferenza
Motore di serving ad alte prestazioni con API compatibili con gli standard di mercato, per collegare subito i tuoi applicativi.
- 03
RAG sui tuoi documenti
Indicizzazione di archivi, intranet, gestionali e cartelle condivise, con risposte che citano le fonti interne.
- 04
Interfaccia chat aziendale
Un’interfaccia web per i dipendenti con SSO, permessi per reparto e cronologia conservata sui tuoi server.
- 05
Monitoraggio e audit log
Metriche di utilizzo, latenza e costi, con log di ogni richiesta consultabili dal tuo team IT e dal DPO.
- 06
Aggiornamenti del modello
Nuove versioni del modello e nuovi fine-tuning rilasciati in modo controllato, senza interruzioni del servizio.
Tre modi di usare un LLM, a confronto.
| LLM on-premise | Cloud privato UE | API di LLM pubblico | |
|---|---|---|---|
| Dove girano i dati | Nel tuo data center | Server dedicati in UE | Server del provider, spesso extra-UE |
| Connessione esterna | Non necessaria (air-gapped) | Solo verso il tuo tenant | Obbligatoria |
| Proprietà dei pesi | Tua | Tua | Del provider |
| Fine-tuning sui tuoi dati | Sì, nel perimetro | Sì, nel perimetro | Limitato, sui server del provider |
| Costi al crescere dell’uso | Prevedibili (hardware) | Prevedibili (canone) | Variabili (a token) |
| Gestione hardware | Tua o in outsourcing | Nostra | Del provider |
Il server giusto, non il più grande.
Il dimensionamento dipende da tre fattori: numero di utenti contemporanei, dimensione del modello e tempi di risposta attesi. Per molti casi d’uso aziendali un modello di taglia media, ben addestrato sui tuoi dati, supera un modello generico molto più grande.
Durante l’audit misuriamo i carichi reali e ti proponiamo una configurazione: da un singolo server con GPU per un reparto, fino a un piccolo cluster per l’intera azienda. Se preferisci non gestire hardware, lo stesso stack gira in un cloud privato con sede e giurisdizione in UE.
Modalità air-gapped
Per ambienti ad alta sicurezza il sistema può funzionare in una rete completamente isolata: modello, indici e aggiornamenti vengono trasferiti con procedure controllate, senza alcuna connessione a internet.
Vuoi vedere come funzionerebbe nella tua azienda?
In 30 minuti con un nostro ingegnere analizziamo dati, infrastruttura e obiettivi e ti diciamo con franchezza se un LLM privato fa al caso tuo.
Prenota una consulenzaDomande frequenti
Che differenza c’è tra LLM on-premise e LLM self-hosted?
On-premise indica un modello installato fisicamente nel tuo data center. Self-hosted è un termine più ampio: il modello è gestito da te, sui tuoi server, in colocation o su un cloud privato dedicato. In entrambi i casi l’inferenza non passa da provider esterni.
Un LLM self-hosted è all’altezza dei modelli pubblici?
Per i compiti aziendali specifici spesso sì. I modelli open-weight più recenti sono molto competitivi e, addestrati sui tuoi documenti e sulla tua terminologia, danno risposte più pertinenti di un modello generico.
Quali GPU servono per un LLM on-premise?
Dipende da modello, utenti e latenza attesa. Dimensioniamo l’hardware durante l’audit partendo dai carichi reali, così eviti sia colli di bottiglia sia investimenti sovradimensionati.
Possiamo usare l’LLM senza connessione a internet?
Sì. Nella modalità air-gapped modello, indici documentali e aggiornamenti restano in una rete isolata e vengono aggiornati con procedure controllate.
Chi gestisce la manutenzione?
Il nostro team di ingegneri si occupa di installazione, aggiornamenti del modello e supporto. Se preferisci, formiamo il tuo team IT per gestire l’infrastruttura in autonomia.
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