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Usare un’IA in locale sul PC con Ollama e LM Studio: requisiti, primi passi e limiti

Far girare un modello linguistico sul proprio computer, senza inviare nulla su Internet, oggi è alla portata di tutti. Quanta memoria serve davvero, come iniziare con LM Studio o Ollama e cosa aspettarsi rispetto ai chatbot online.

Di Aggiornato il 5 min di lettura
Usare un’IA in locale sul PC con Ollama e LM Studio: requisiti, primi passi e limiti

Ogni volta che incolli un contratto, un referto o un foglio di calcolo aziendale in un chatbot online, quei dati viaggiano verso i server di qualcun altro. Per molti usi va benissimo; per altri, come abbiamo visto nella guida su quali dati non inserire in un chatbot, decisamente no. Esiste però una terza via, molto meno complicata di quanto si pensi: far girare il modello direttamente sul tuo computer. Nessun account, nessun abbonamento, e il testo non esce mai dalla tua scrivania.

In questa guida ti spiego cosa serve, quali programmi usare e, soprattutto, cosa aspettarti, perché un modello locale non è ChatGPT o Claude in miniatura.

Il dato che conta: la memoria

Più che il processore, a decidere cosa puoi far girare è la memoria: la memoria della scheda video (VRAM) se hai una GPU dedicata, oppure la RAM di sistema. Sui Mac con chip Apple Silicon la memoria è condivisa tra CPU e GPU, e per questo sono macchine sorprendentemente adatte allo scopo.

La dimensione di un modello si misura in miliardi di parametri (la “B” nei nomi: 8B, 14B, 70B). Nei programmi che vedremo i modelli vengono di solito scaricati quantizzati a 4 bit, una forma compressa che riduce molto lo spazio con una perdita di qualità contenuta. Come ordine di grandezza:

Dimensione del modello Memoria occupata (circa) Che computer serve
3-4B 2-3 GB quasi qualsiasi PC recente con 8 GB di RAM
7-8B 5 GB 16 GB di RAM, oppure scheda video con 8 GB
12-14B 8-9 GB scheda video con 12 GB o Mac con 16-24 GB
30-32B 18-20 GB scheda video con 24 GB o Mac con 32 GB e oltre
70B 40 GB e più workstation o Mac con 64 GB e oltre

A questi valori va aggiunto un margine per il sistema operativo e per il “contesto”, cioè il testo della conversazione. Un modello che sta tutto nella memoria della GPU risponde rapidamente; se deve usare anche la RAM normale funziona lo stesso, ma rallenta molto. Senza GPU, solo con il processore, i modelli piccoli sono utilizzabili, quelli medi diventano lenti.

Strada facile: LM Studio

LM Studio è il punto di partenza che consiglio a chi non vuole toccare il terminale. È gratuito per uso personale e disponibile per Windows, Mac e Linux.

  1. scaricalo dal sito ufficiale lmstudio.ai e installalo;
  2. apri la sezione di ricerca (l’icona della lente) e cerca una famiglia di modelli, per esempio Qwen, Gemma, Llama o Mistral;
  3. LM Studio indica accanto a ogni file se è adatto al tuo computer: scegli una versione che dichiara di poter stare interamente nella GPU, se disponibile;
  4. a download finito, apri la scheda della chat, seleziona il modello in alto e inizia a scrivere.

Una funzione molto comoda è la possibilità di allegare documenti alla chat: il programma li legge in locale e il modello risponde basandosi sul loro contenuto.

Strada da smanettoni: Ollama

Ollama nasce per la riga di comando ed è perfetto se vuoi integrare il modello in altri programmi. Dopo averlo installato da ollama.com, apri il terminale e usa pochi comandi:

  • ollama run nome-modello scarica il modello (solo la prima volta) e apre una chat. Per esempio ollama run qwen3:8b; i nomi aggiornati li trovi nella libreria sul sito;
  • scrivi /bye per uscire dalla chat;
  • ollama list mostra i modelli scaricati e quanto spazio occupano;
  • ollama rm nome-modello li cancella, utile perché ognuno pesa diversi gigabyte.

La parte interessante è che Ollama espone anche un’API locale sulla porta 11434. Molti programmi, dalle estensioni per scrivere codice alle interfacce web come Open WebUI, fino a Home Assistant per comandare la casa con la voce, possono collegarsi lì e usare il tuo modello invece di un servizio cloud.

Cosa aspettarsi (e cosa no)

Qui serve onestà, perché molte delusioni nascono da aspettative sbagliate.

  • Un modello da 8B non è un modello di frontiera. Riassume bene, corregge testi, traduce in modo decente, scrive codice semplice. Su ragionamenti lunghi, calcoli e domande di cultura generale sbaglia molto più spesso dei grandi servizi online, e le allucinazioni sono frequenti.
  • Non sa cosa succede oggi. Conosce solo i dati fino al suo addestramento e, di base, non naviga su Internet.
  • L’italiano varia molto da modello a modello. Prova due o tre famiglie diverse sullo stesso compito prima di scegliere.
  • Il contesto è limitato. Di serie molti programmi impostano una finestra di contesto prudente per risparmiare memoria: se il modello “dimentica” l’inizio di un documento lungo, cerca nelle impostazioni la voce relativa alla lunghezza del contesto e aumentala, sapendo che occuperà più memoria.

Due accortezze di sicurezza

Scarica i modelli solo dalle librerie integrate nei programmi o da pagine ufficiali su Hugging Face, e preferisci il formato GGUF, che contiene solo dati e non codice eseguibile. Inoltre, controlla la licenza: non tutti i modelli “aperti” sono liberamente utilizzabili per scopi commerciali.

Il mio consiglio per iniziare: installa LM Studio, scarica un modello da 7-8B e dagli un compito concreto che oggi fai con un chatbot online, come riassumere un verbale o riscrivere una mail. In mezz’ora capirai se per il tuo uso un’IA locale basta o se, almeno per ora, ti serve ancora il cloud.