Nei giorni di oggi, i modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT o Stable Diffusion non necessitano più per forza di essere eseguiti in cloud. Nel 2026 si può tranquillamente eseguire potenti modelli di linguaggio e di immagini direttamente sul PC domestico Windows e non solo con le GPU NVIDIA, ma anche comodamente con le GPU AMD grazie ai nuovi driver Adrenalin (versione 26.1.1).

Dopo aver spiegato chiaramente cosa intendiamo per parametri e quanti spazi di memoria effettivamente richiede un modello, si spiega perché la quantizzazione è la chiave per ottenere risultati buoni anche con soli 16 GB di memoria VRAM.

Strumenti per la gestione di IA locale

Vi sono tre strumenti che rendono l’uso della IA in locale particolarmente conveniente: Ollama, un client chat minimalista che richiama i grandi modelli di IA in cloud; LM Studio, uno strumento con un'estesa gestione dei modelli e con funzioni pratiche come la visualizzazione relativa a se un modello può essere caricato interamente nella GPU; Amuse, per generare immagini e clip video con una scelta tra modalità Easy oppure Expert.

Ollama è noto per la sua semplicità e funzionalità, permettere agli utenti di creare e usare chat con i modelli di grandi dimensioni in locale facilmente. LM Studio, invece, offre una piattaforma con supporto esteso per molti tipi di modelli e una buona interfaccia utente.

Per quanto riguarda Amuse, si distingue per fornire la capacità di creare immagini e clip video locali con opzioni flessibili. Questo strumento offre non solo una facile utilizzo per chi non ha molte competenze, ma anche configurazioni avanzate per gli utenti esperti.

Passaggi fondamentali per il setup

Il video guida i partecipanti passo dopo passo nell’installazione dei vari strumenti. Si spiega come scegliere tra i modelli disponibili, come configurare correttamente il proprio ambiente e si offrono consigli su quali modelli si comportano meglio in pratica.

Suggerimenti per l’utilizzo efficace

Verificare che il proprio dispositivo abbia abbastanza spazio di RAM grafico per i modelli selezionati.
Iniziare con modelli di dimensione ridotta per test, prima di passare a modelli più grandi.
Esaminare le opzioni di quantizzazione per migliorare le performance in dispositivi con risorse limitate.

Uno dei vantaggi principali di questa soluzione è la completa privacy: i vostri dati restano locali. Non occorrono cloud, abbonamenti né aziende che raccolgano i vostri dati sensibili.