IA Professionale Privata (LLM) On-Premise

”Un servizio completo che porta l’Intelligenza Artificiale generativa dentro la tua azienda, in modo sicuro, privato e totalmente sotto il tuo controllo, garantendo che i tuoi dati non escano mai dall’ambiente aziendale.

Progettazione Infrastrutturale

Obiettivo:

Predisporre l’ambiente in cui verrà eseguito il modello, garantendo non solo le risorse necessarie per prestazioni elevate (GPU/CPU, rete, storage), ma anche un perimetro completamente sicuro e isolato.

Questa fase assicura che tutto il trattamento dei dati avvenga in-house, mantenendo privacy, riservatezza e sovranità del dato senza alcuna esposizione verso servizi esterni o cloud pubblico.

Vengono inoltre definite tutte le misure di sicurezza e compliance (crittografia, access control, audit, segmentazione di rete) necessarie per un utilizzo del modello conforme alle policy aziendali e alle normative sulla protezione dei dati.

Attività principali:

dimensionamento hardware (GPU/CPU, RAM, storage NVMe)
progettazione rete isolata e controllata
definizione dei requisiti di compliance e sicurezza
installazione SO e container runtime (Docker/K8s)

Perché questa fase è fondamentale?

La corretta impostazione dell’infrastruttura iniziale determina le prestazioni, la sicurezza e la scalabilità dell’LLM nel tempo.

Una progettazione non adeguata può causare:

degradazione delle performance del modello
rallentamenti nell’inferenza
esposizione non autorizzata di dati interni
elevati costi di re-ingegnerizzazione a posteriori

Dimensionamento e Capacità operativa

NVIDIA DGX B100 Questa sezione fornisce un esempio concreto di dimensionamento per un Large Language Model installato on-premise, basato su una piattaforma NVIDIA DGX di ultima generazione. L’obiettivo è mostrare le prestazioni del sistema, la capacità di generazione token e il numero di utenti che possono utilizzarlo simultaneamente in un contesto aziendale.

Configurazione di riferimento: NVIDIA DGX (B100)

Per il dimensionamento utilizziamo una DGX basata su GPU NVIDIA Blackwell B100, una piattaforma ad alte prestazioni adatta all’esecuzione di modelli fino a centinaia di miliardi di parametri.

8 GPU NVIDIA B100
Precisione FP8/FP16 ottimizzata per l’inferenza
Elevata banda NVLink e memoria aggregata fino a 640 GB
Esecuzione di modelli fino a circa 200B parametri con parallelizzazione

Prestazioni di generazione (token/sec)

Benchmark realistici sull’intero nodo DGX (8 GPU):

Modello 8B: 7.000 – 11.000 token/sec
Modello 13B: 5.000 – 8.000 token/sec
Modello 70B: 1.400 – 2.200 token/sec
Modello 110B–120B: 650 – 900 token/sec
Modello 200B: 300 – 500 token/sec

Capacità multi-utente

L’utilizzo medio richiede tra 20 e 50 token/sec per utente attivo, mentre carichi più complessi possono richiederne fino a 100 token/sec.

Modello 8B: fino a 200 utenti (standard), 120 utenti (analisi avanzata)
Modello 70B: circa 40 utenti (standard), 20 utenti (carichi pesanti)
Modello 120B: circa 16 utenti
Modello 200B: circa 8 utenti

Esempio per un’azienda con 300 dipendenti

Con un picco di circa 30 utenti simultanei, una DGX B100 con un modello da 70B parametri garantisce stabilità, bassa latenza, isolamento completo dei dati e scalabilità con più nodi.

La piattaforma NVIDIA DGX permette di adottare modelli avanzati mantenendo tutte le informazioni all’interno dell’azienda. Un dimensionamento corretto assicura sicurezza, privacy e continuità operativa, offrendo un riferimento concreto sulle capacità reali di un’infrastruttura LLM on-premise.

Deploy del modello e ottimizzazioni tecniche

In questa fase selezioniamo i modelli linguistici più adatti ai casi d’uso aziendali, valutando prestazioni, privacy, costi e requisiti operativi. Tutti i modelli indicati possono essere eseguiti in locale, senza inviare dati all’esterno.

Top 4 modelli open source installabili

Llama 3 (Meta) – Ottimo equilibrio tra qualità, velocità e costo computazionale. Tagli da 7B a 70B.
Mistral 7B / Mixtral 8x7B – Modelli estremamente efficienti, ideali per enterprise con carichi intensivi.
Qwen 7B / 14B – Molto forti su multi-lingua, reasoning e generazione di contenuti strutturati.
ChatGPT OSS – Variante open-source ispirata ai modelli OpenAI, deployabile completamente on-premise.

Altri modelli di riferimento

Falcon – Ottimo per generazione veloce e bassa latenza.
Ollama ecosystem – Consente gestione rapida di decine di modelli open source ottimizzati.
Claude (Sonnet/Haiku) – Modelli commerciali disponibili in ambienti dedicati e protetti.
GPT-4o / GPT-4.1 – Disponibili in deployment privati tramite infrastrutture certificate.

Come selezioniamo il modello

Obiettivi funzionali (chat, Q&A, analisi documenti, automazioni)
Requisiti di latenza e potenza del tuo hardware
Numero di utenti simultanei e carico previsto
Compliance, privacy e necessità di isolamento dei dati
Integrazione con sistemi aziendali esistenti

Fase di tuning e ottimizzazione

Quantizzazione e ottimizzazione per GPU locali (FP8/INT4)
Ottimizzazione della pipeline di inferenza
Riduzione dei tempi di risposta con batching e caching
Test di carico e verifica degli SLA interni

Il risultato finale è un modello perfettamente integrato nei sistemi aziendali, ottimizzato per prestazioni elevate e capace di operare interamente all’interno del perimetro organizzativo, senza traffico verso l’esterno e nel pieno rispetto delle policy di sicurezza.

Addestramento, tuning e integrazione con i dati Interni

Servizio opzionale - valutazione nell'analisi preliminare

Questa fase è dedicata alle aziende che necessitano di un modello realmente specializzato su tematiche specifiche, andando oltre il semplice retrieval-based (RAG) e abilitando una comprensione profonda del dominio aziendale. L’obiettivo è costruire un modello che apprenda lo stile, la terminologia, i processi e la conoscenza interna dell’organizzazione.

Quando serve un vero addestramento

Necessità di un modello che conosca procedure, prodotti o regolamenti specifici
Richiesta di risposte coerenti con il linguaggio aziendale
Domini complessi dove il RAG non basta (giuridico, finanziario, ingegneria, energia)
Processi decisionali che richiedono precisione e coerenza semantica
Documentazione molto tecnica o altamente specialistica

Modelli personalizzati (fine-tuning)

Adattamento del modello ai dataset interni (pdf, knowledge base, policy, ticketing)
Utilizzo di tecniche avanzate: LoRA, QLoRA, PEFT
Addestramento con migliaia o milioni di esempi su GPU dedicate
Miglioramento drastico della precisione su casi d’uso reali
Riduzione degli errori e allineamento al linguaggio aziendale

Integrazione con i sistemi interni

Collegamento sicuro ai database e alle applicazioni aziendali
Pipeline dati automatizzate per aggiornare il modello
Compatibilità con Active Directory / SSO / IAM
Orchestrazione tramite API interne o microservizi
Supporto completo per dati sensibili senza uscita dall’azienda

Tuning delle prestazioni

Quantizzazione avanzata (INT4 / FP8) per ridurre latenza e costi
Ottimizzazione del throughput per supportare più utenti simultanei
Configurazione di batching, caching e acceleratori GPU
Validazione con test di carico e benchmark dedicati
Deployment in produzione su infrastruttura isolata e sicura

Il risultato è un modello realmente addestrato sul tuo dominio aziendale, capace di rispondere con precisione, coerenza e affidabilità superiore rispetto ai modelli generici o alle semplici soluzioni RAG. Una piattaforma che diventa un asset strategico, scalabile e totalmente interno all’organizzazione.

Governance, monitoraggio e fruizione

Questa fase garantisce che la piattaforma LLM on-premise operi in un ambiente controllato, sicuro e conforme alle policy aziendali. Vengono implementati strumenti di governance, sistemi di monitoraggio e modalità di fruizione ottimizzate per gli utenti finali, assicurando continuità di servizio e piena tracciabilità.

Governance e controllo del sistema

Accesso regolato da policy IAM / SSO con ruoli e permessi granulari
Definizione di linee guida d’uso per reparti, utenti e use-case specifici
Impostazione di limiti di utilizzo (token, carico, modelli disponibili)
Gestione del ciclo di vita dei modelli (versioni, rollback, aggiornamenti)
Allineamento alle policy interne di sicurezza e compliance

Monitoraggio e osservabilità

Monitoraggio delle performance del modello (latenza, throughput, errori)
Dashboard di salute dell’infrastruttura (GPU, CPU, memoria, rete)
Audit log delle attività utente e amministrative
Alerting su anomalie e soglie critiche
Metriche di utilizzo e analisi dei carichi nel tempo

Fruizione da parte degli utenti

Interfaccia semplice via webapp, API o integrazioni applicative
Autenticazione centralizzata con autorizzazioni per reparto
Supporto a chatbot, assistenti virtuali e strumenti di produttività
Workflows automatizzati con integrazione nei sistemi aziendali
Esperienza fluida e prestazioni ottimizzate anche ad alti carichi

Sicurezza e compliance

Isolamento totale del sistema: i dati non escono dall’ambiente aziendale
Supporto a standard di sicurezza aziendale e normative (es. GDPR)
Cifratura dei dati in transito e protezione degli accessi
Backup, disaster recovery e continuità operativa
Controllo delle versioni e verifica delle modifiche ai modelli

Il risultato è una piattaforma governata in modo centralizzato, monitorata in tempo reale e accessibile agli utenti in modo sicuro, performante e conforme alle policy aziendali. Un sistema che non solo produce valore, ma rimane controllato, affidabile e pienamente integrato nei processi interni.