01
Componenti giustificati
Ogni scelta di GPU, VRAM e alimentatore è spiegata per un carico IA locale reale.
Config di riferimento
per rig IA.
Tre config di riferimento didattiche — GPU, VRAM, costi indicativi di build. Com'è fatto un buon rig IA locale, senza bias commerciale.
01 · Sovranità
I dati sensibili (legale, medico, HR, R&S) non lasciano mai le tue mura. Conforme GDPR e AI Act.
02 · Costo limitato
Un rig Pro si ammortizza in ~6 mesi contro 1500 €/mese di API in scala. Costo marginale prossimo a zero dopo.
03 · Modelli aggiornati
Come seguire i nuovi modelli open-weight, scegliere la quantization adatta e testare un lancio: le nostre guide lo spiegano passo passo.
trust
Cosa rende affidabili queste config.
Localia è una risorsa indipendente: niente stock, niente benchmark inventati. Queste config sono un riferimento per montare da soli il rig giusto.
02
Nessun prezzo mostrato
Localia non vende: sono riferimenti da montare da sé, il cui costo si constata dal rivenditore che scegli.
03
Performance documentata
Quali modelli girano e la loro quantization sono indicati livello per livello.
04
Benchmark in arrivo
Token/s reali misurati su macchina fisica saranno pubblicati il prima possibile.
catalogo
Tre config di riferimento. Da montare da sé.
configurazioni di riferimento · nessun prezzo, Localia non vende
// 01 · Solo dev · ricerca · sperimentazione interna
Starter
Primo rig IA solo
GPU · VRAM
1× RTX 509032 GB
Cosa entra in questa VRAM
- Mistral 7BFP16 · 16 GB
- Qwen 2.5 32BQ5 · 25 GB
- Llama 3.3 70Bnon entra
- Mistral Large 123Bnon entra
migliore quantizzazione che entra · motore del calcolatore
Spec
- ·AMD Ryzen 7 7700X (8C / 16T)
- ·32 GB DDR5-6000
- ·1 TB NVMe Gen 4
- ·PSU 850 W 80+ Gold
- ·Garanzie produttore dei componenti
Esegue per esempio
- ▸Qwen 3 30B-A3B · Q5
- ▸Qwen 2.5 32B · Q5
- ▸Gemma 4 31B · Q5
- ▸Mistral 7B · FP16
- ▸DeepSeek R1 Distill 32B · Q5
Software
- ·Ubuntu 24.04 LTS
- ·Driver NVIDIA + CUDA
- ·Ollama + Open WebUI (open-source, da installare)
- ·Llama.cpp build ottimizzato
// 02 · Agenzia · PMI · studio · team data
popularPro
Il rig RAG di team
GPU · VRAM
2× RTX 509064 GB
Cosa entra in questa VRAM
- Mistral 7BFP16 · 16 GB
- Qwen 2.5 32BQ8 · 36 GB
- Llama 3.3 70BQ5 · 54 GB
- Mistral Large 123BQ3 · 60 GB · al limite
migliore quantizzazione che entra · motore del calcolatore
Spec
- ·AMD Ryzen 7 7700X (8C / 16T)
- ·64 GB DDR5-4800 ECC UDIMM
- ·1 TB NVMe Gen 4
- ·PSU 1500 W 80+ Platinum
- ·Garanzie produttore dei componenti
Esegue per esempio
- ▸Llama 3.3 70B · Q5
- ▸DeepSeek R1 Distill 70B · Q5
- ▸Qwen 2.5 72B · Q5
- ▸Mixtral 8x7B · Q8
- ▸Mistral Large 123B · Q3
Software
- ·Tutto il pack Starter +
- ·vLLM con server OpenAI-compatibile
- ·Kit RAG: LlamaIndex + Qdrant configurati + README
- ·Monitoring CLI (nvidia-smi, htop, ollama logs)
// 03 · PMI · studio legale · medico · mid-market · pubblico
Enterprise
Sovranità IA per PMI
GPU · VRAM
2× RTX A6000 NVLink96 GB
Cosa entra in questa VRAM
- Mistral 7BFP16 · 16 GB
- Qwen 2.5 32BFP16 · 72 GB
- Llama 3.3 70BQ8 · 78 GB
- Mistral Large 123BQ5 · 95 GB · al limite
migliore quantizzazione che entra · motore del calcolatore
Spec
- ·AMD Threadripper Pro 7975WX (32C / 64T)
- ·256 GB DDR5 ECC RDIMM
- ·8 TB NVMe Gen 5 RAID 10
- ·PSU 2000 W ridondante
- ·Garanzie produttore dei componenti
Esegue per esempio
- ▸Llama 3.3 70B · Q8
- ▸Mistral Large 123B · Q5
- ▸Qwen 2.5 72B · Q8
- ▸Mixtral 8x22B · Q4
- ▸Llama 4 Scout · Q5
Software
- ·Tutto il pack Pro +
- ·Multi-GPU tensor parallel configurato (NVLink)
- ·Open WebUI multi-utente · OIDC pronto
- ·Documentazione GDPR / AI Act inclusa
configurazioni di riferimento da montare da sé · il costo varia in base ai prezzi dei componenti · Localia non vende, non consegna
◆ custom
Oltre le config di riferimento.
Tutto ciò che esce dalle config standard: integrazione RAG completa sui tuoi documenti, dashboard Grafana, SSO custom (RBAC fine, audit conforme HDS), interfaccia white-label, GPU datacenter (H100 / H200 / B200 / MI300X), multi-rack, SLA stretto, audit di sicurezza, formazione team. Localia non vende questi servizi; possiamo orientarti verso gli interlocutori giusti e aiutarti a inquadrare il bisogno.
H100 / H200MI300XMulti-rackSLA strettoRAG enterpriseAudit sicurezzaFormazione teamManutenzione
Scrivici per un consiglio →process
Come usare queste config.
- 01Passo 1
Scegli una config
Individua la config di riferimento più vicina al tuo caso d'uso.
- 02Passo 2
Stima il costo
Apri il calcolatore per stimare il costo di build secondo i tuoi modelli.
- 03Passo 3
Sourcing componenti
Compra i componenti da solo presso i distributori che preferisci.
- 04Passo 4
Installa la stack
Segui le nostre guide per installare Ollama, Open WebUI e la stack RAG.
faq
Domande frequenti.
Localia vende questi rig?+
No. Localia è una risorsa indipendente: queste config sono riferimenti didattici per montare da soli il proprio rig. Niente stock, niente vendita, niente consegna.
Quale stack software usare?+
Ubuntu 24.04 LTS · driver NVIDIA · CUDA · Ollama · Open WebUI · llama.cpp · vLLM · stack RAG (LlamaIndex + Qdrant). Tutto open-source, da installare seguendo le nostre guide.
Quali modelli girano?+
A seconda della config: Llama 3.3 70B, Mistral Large, Qwen 2.5 72B, DeepSeek R1, Gemma 4. Il calcolatore ti dice cosa entra nella VRAM.
E la garanzia?+
Ogni componente mantiene la garanzia del proprio produttore (GPU, scheda madre, alimentatore, ecc.). Localia non è venditore e quindi non fornisce garanzia sull'insieme montato.
E se voglio espandere in seguito?+
Tutte le config di riferimento accettano +1 o +2 GPU aggiuntive (slot PCIe liberi + alimentatore dimensionato). Da prevedere all'acquisto dei componenti.
Pronto a passare in locale?
Una domanda sulla scelta di un rig? Descrivi il caso in due frasi: ti orientiamo verso la config di riferimento giusta — senza venderti nulla.
Scrivici per un consiglio →Risposta entro 24 h lavorative · contact@getlocalia.com