Ollama è la piattaforma che permette di eseguire modelli linguistici open source (Llama, Mistral, Qwen, Phi e decine di altri) direttamente sui server dell’azienda, senza inviare alcun dato a fornitori esterni. Per le aziende che trattano informazioni riservate, dati sanitari, segreti industriali o qualsiasi dato particolarmente tutelato dal GDPR, Ollama elimina per progettazione il rischio di trasferire dati a terzi.
Perché l’esecuzione in locale conta
Quando un’azienda usa ChatGPT o Claude tramite le relative API, i dati di ogni richiesta viaggiano verso i server di OpenAI o Anthropic, vengono elaborati lì e tornano indietro. Anche se le versioni Enterprise offrono solide garanzie contrattuali, l’architettura comporta che i dati escano dall’infrastruttura aziendale.
Con Ollama il modello gira su hardware proprio: un server on-premise, un’istanza su cloud privato o anche una workstation ad alte prestazioni. I dati non lasciano mai la rete dell’organizzazione.
I modelli disponibili e le loro capacità
Ollama dà accesso ai principali modelli open source disponibili:
- Llama (Meta): famiglia di modelli generalisti che si avvicina ai modelli proprietari in molte attività, disponibile in dimensioni da 8B a 405B parametri.
- Mistral e Mixtral: modelli ad alte prestazioni ed efficienti dal punto di vista computazionale, particolarmente validi nel ragionamento e nel codice.
- Qwen (Alibaba): ottime prestazioni multilingue, anche in italiano e nelle altre principali lingue europee.
- Phi (Microsoft): modelli compatti con prestazioni notevoli per le loro dimensioni, adatti a hardware più limitato.
- DeepSeek: modelli con prestazioni molto elevate nel ragionamento e nel codice.
I casi d’uso in cui Ollama è la soluzione giusta
Settori con dati particolarmente sensibili. Sanità (cartelle cliniche, referti), ambito legale (fascicoli dei clienti, documentazione riservata), finanza (dati dei conti, analisi patrimoniali) e qualsiasi settore in cui la conformità al GDPR per le categorie particolari di dati rende impraticabile l’invio a terzi.
Segreto industriale. Formule proprietarie, processi di fabbricazione, dati di R&S: le informazioni che definiscono il vantaggio competitivo dell’azienda non dovrebbero essere elaborate su infrastrutture di terzi.
Ambienti senza accesso a internet. Stabilimenti industriali, ambienti militari o governativi, o infrastrutture con restrizioni di connettività esterna in cui i modelli cloud non sono un’opzione.
Controllo dei costi su larga scala. Per applicazioni con un volume di richieste molto alto (milioni al mese), il costo per token delle API esterne può rendere l’esecuzione in locale più conveniente oltre una certa soglia.
Requisiti hardware
L’hardware necessario dipende dalle dimensioni del modello. Un modello da 7-8B parametri funziona bene su una GPU consumer (16 GB di VRAM). I modelli da 70B richiedono GPU professionali (A100, H100) o più GPU di fascia alta. Per l’uso aziendale in produzione, si consiglia di valutare i requisiti di latenza e throughput prima di dimensionare l’hardware.
Domande frequenti
I modelli di Ollama hanno la stessa qualità di ChatGPT o Claude? I migliori modelli open source (Llama, Qwen, DeepSeek o Mistral) si avvicinano molto ai modelli proprietari nella maggior parte delle attività. Nei casi d’uso in cui la qualità è critica, una valutazione con dati reali è indispensabile prima di decidere.
Serve un team tecnico interno per gestire Ollama? Sì, oppure un fornitore esterno che se ne occupi. L’installazione e la manutenzione di modelli locali richiedono competenze tecniche che le API cloud non richiedono. È un costo da considerare nell’analisi.
Ollama è adatto ai sistemi RAG? Sì. Ollama può fungere da motore di ragionamento in un’architettura RAG completamente locale, insieme a un database vettoriale on-premise come Weaviate o Qdrant.