{"id":22139,"date":"2026-11-13T08:00:00","date_gmt":"2026-11-13T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/?p=22139"},"modified":"2026-11-05T08:25:52","modified_gmt":"2026-11-05T07:25:52","slug":"confronto-tra-server-di-inferenza-open-source","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/inference-server-open-source-vergleich\/","title":{"rendered":"Confronto tra server di inferenza: soluzioni open source per modelli di IA"},"content":{"rendered":"<div class=\"wh-article\" data-wh-layout=\"2.1.2\" style=\"width:100%;max-width:820px;margin:0 auto;color:#263b4b;font-family:inherit;font-size:18px;line-height:1.8;text-align:start;overflow-wrap:break-word;box-sizing:border-box\"><p class=\"wh-lead\" style=\"font-size:20px;line-height:1.7;color:#233746;margin:0 0 1.1em\">Un server di inferenza rende disponibile un modello di IA tramite un'API. La scelta della soluzione open source pi\u00f9 adatta dipende dal formato del modello, dall'hardware, dal carico di richieste e dagli obiettivi operativi. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">llama.cpp<\/strong> \u00e8 un punto di riferimento per i modelli GGUF locali; vLLM e SGLang sono candidati per il confronto dei servizi generativi. Triton si concentra su piattaforme con diversi tipi di modelli e backend. Le installazioni TGI esistenti rimangono rilevanti, anche se il progetto \u00e8 in modalit\u00e0 di manutenzione. Per prendere una decisione fondata \u00e8 necessario verificare la versione del modello e del server in questione.   <\/p>\n<nav class=\"wh-toc\" aria-label=\"Contenuto di questo articolo\" style=\"display:block;margin:28px 0 38px;padding:22px;border:1px solid #d9e4e8;border-radius:14px;background:#f4f8f8\"><p class=\"wh-toc-title\" style=\"font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;color:#49656b;margin:0 0 14px\">Vai direttamente alla sezione<\/p><div class=\"wh-toc-grid\" style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(min(100%,280px),1fr));gap:10px\"><div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#inference-grundlagen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Cosa fa un server di inferenza<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#anforderungen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Verificare il modello, l'hardware e i diritti<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#llm-arbeitslast\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">In che modo le richieste LLM consumano risorse<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#loesungsvergleich\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Classificare quattro soluzioni, prendere in considerazione SGLang come alternativa<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#lokaler-prototyp\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Preparare il prototipo locale<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#last-und-kapazitaet\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Pianificazione del carico e dello spazio di archiviazione<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#betrieb-sicherheit\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Gestire l'API in modo sicuro e monitorabile<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#fehlersuche-migration\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Individuare l'errore e migrare TGI<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#entscheidung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Scegliere l'architettura pi\u00f9 adatta<\/a><\/div>\n<\/div><\/nav><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"inference-grundlagen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"inference-grundlagen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Cosa fa un server di inferenza<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un server di inferenza mette a disposizione un modello di IA gi\u00e0 addestrato per le richieste. Un'applicazione invia i dati di input a un <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">API<\/strong>, il server le trasmette a un'istanza del modello, che le elabora utilizzando i pesi del modello caricati. Il risultato viene restituito all'applicazione tramite il server. Nel caso di un modello linguistico, pu\u00f2 trattarsi di una risposta testuale; a seconda dell'interfaccia, pu\u00f2 anche essere emessa gradualmente sotto forma di flusso di token. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il server, il runtime e il modello sono componenti distinti. I pesi contengono i parametri appresi; il runtime esegue i calcoli sull\u2019hardware disponibile. Il server, invece, organizza l\u2019accesso e l\u2019inoltro delle richieste. Un cambio di server non sostituisce quindi automaticamente il modello, ma pu\u00f2 richiedere un formato diverso o un runtime diverso.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per la gestione degli utenti e la logica di business \u00e8 solitamente necessario un livello applicativo aggiuntivo. Questo livello determina, ad esempio, quali utenti sono autorizzati a inviare una richiesta, quali dati vengono trasmessi al modello e in che modo la risposta di quest\u2019ultimo viene integrata in un flusso di lavoro. Un\u2019API del modello accessibile da sola non \u00e8 sufficiente a rappresentare queste regole; anche la protezione degli accessi e la registrazione devono essere pianificate come parte integrante del sistema complessivo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Inoltre, un server LLM progettato per la generazione di testo non \u00e8 automaticamente una piattaforma per la classificazione delle immagini o altri tipi di modelli. A tal fine, \u00e8 necessario che siano supportate la rispettiva architettura del modello e un runtime adeguato. Triton adotta un approccio pi\u00f9 ampio: inoltra le richieste ai backend tramite scheduler specifici per ciascun modello. Tuttavia, la possibilit\u00e0 di eseguire un modello specifico dipende dal backend appropriato. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"anforderungen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"anforderungen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Verificare il modello, l'hardware e i diritti<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Inizia la selezione partendo dall'incarico e da un caso concreto <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Revisione del modello<\/strong>: Un modello di chat, un modello di embedding e un classificatore di immagini presentano requisiti diversi. Prendi inoltre nota del formato dei pesi utilizzato e verifica se l'esecuzione desiderata supporti esattamente quella specifica architettura e revisione. Il solo nome di un modello noto non \u00e8 sufficiente per dare per scontata la compatibilit\u00e0 o la coerenza dei risultati.<\/p>\n<ul class=\"wh-list\" role=\"list\" style=\"list-style:none;margin:24px 0;padding:0\"><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Specificare l'obiettivo, la revisione del modello e il formato di ponderazione disponibile.<\/li><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Verificare CPU o GPU, memoria disponibile, driver e backend richiesto.<\/li><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Chiarire separatamente i diritti di utilizzo relativi a server, pesi dei modelli e componenti aggiuntivi.<\/li><li style=\"margin:8px 0;padding:12px 17px;background:#f5f8fa;border:1px solid #e0e8ec;border-radius:9px\">Documentare la lunghezza prevista delle richieste, il parallelismo e i requisiti relativi alla protezione degli accessi.<\/li><\/ul><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La scelta dell'hardware non si limita alla semplice presenza o meno di una GPU. I pesi devono rientrare nella memoria disponibile insieme al codice di esecuzione e ai dati aggiuntivi; anche i driver e il backend devono essere compatibili con la piattaforma. La documentazione sul backend di Triton sottolinea che non tutti i backend sono supportati su ogni piattaforma. Verifica quindi la combinazione di versione del server, modello, backend e hardware, anzich\u00e9 dedurre la compatibilit\u00e0 dal nome del prodotto. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Anche il formato pu\u00f2 limitare la scelta: secondo la documentazione del progetto, llama.cpp richiede modelli in <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Formato GGUF<\/strong>. Per altri formati, il progetto descrive una procedura di conversione; ci\u00f2 non significa per\u00f2 che ogni architettura o variante del modello funzioni senza modifiche. Il codice sorgente si trova nel ramo di sviluppo. Prima di procedere alla distribuzione, dovresti quindi verificare che le specifiche corrispondano alla versione scelta. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un server open source non trasferisce la propria licenza ai pesi dei modelli. Verifica separatamente per entrambi se l'uso interno o commerciale previsto \u00e8 consentito e quali condizioni si applicano. Il fatto che i pesi possano essere scaricati non costituisce di per s\u00e9 un'autorizzazione a qualsiasi utilizzo o diffusione.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"llm-arbeitslast\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"llm-arbeitslast\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">In che modo le richieste LLM consumano risorse<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Quando riceve una richiesta di testo, il modello elabora innanzitutto l'input. Questa fase si chiama <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Precompilazione<\/strong>. Successivamente, nella fase di decodifica, genera la risposta token per token. Un prompt breve e una risposta lunga comportano un carico di lavoro diverso nella fase di generazione rispetto a un lungo estratto di documento con una risposta concisa. Entrambi i casi dovrebbero quindi essere presi in considerazione nella pianificazione delle capacit\u00e0.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Durante la generazione, il runtime memorizza i dati temporanei nel <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Cache KV<\/strong> in modo che il contesto gi\u00e0 elaborato possa essere riutilizzato nelle fasi successive. Questo fabbisogno di memoria si aggiunge ai pesi del modello e varia in base alla lunghezza delle sequenze e al numero di richieste elaborate contemporaneamente. Il fatto che il modello da solo rientri nella memoria non garantisce che anche il carico previsto possa essere gestito.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il \"Continuous Batching\" raggruppa in modo flessibile le richieste di generazione in corso, anzich\u00e9 attendere semplicemente un unico batch fisso. Il \"PagedAttention\" organizza la memoria della cache KV in blocchi. Entrambe le tecniche sono descritte per i vLLM e possono migliorare l'utilizzo delle risorse. L'efficacia di tali tecniche dipende tuttavia, tra l'altro, dalle dimensioni delle richieste, dal parallelismo e dall'hardware; non \u00e8 quindi possibile dedurne un vantaggio per ogni carico di lavoro. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Triton, invece, descrive un\u2019architettura server generica: uno scheduler basato su modelli riceve le richieste e le inoltra al backend competente. \u00c8 possibile configurare il batching dinamico per un modello. Ci\u00f2 non implica che ogni backend tratti internamente le richieste LLM allo stesso modo o utilizzi le stesse procedure di memorizzazione del vLLM. Ai fini del confronto, \u00e8 quindi determinante la combinazione specifica di backend e modello. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per un servizio di chat interno, quindi, non \u00e8 sufficiente considerare solo il numero di token al secondo. Oltre alla velocit\u00e0 di output, anche il tempo necessario per il primo token e i tempi di attesa in caso di richieste simultanee influenzano l\u2019esperienza d\u2019uso. Confronta le soluzioni candidate con lunghezze di input e output rappresentative e lo stesso livello di parallelismo, prima di prendere una decisione sull\u2019hardware.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"loesungsvergleich\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"loesungsvergleich\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Classificare quattro soluzioni, prendere in considerazione SGLang come alternativa<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">La seguente panoramica classifica vLLM, llama.cpp, Triton e TGI in base ai loro approcci documentati. Non si tratta di un confronto delle funzionalit\u00e0 o delle prestazioni relativo a una versione specifica. SGLang rimane un'alternativa non valutata: Hugging Face lo raccomanda insieme a vLLM come successore di TGI, ma da ci\u00f2 non \u00e8 possibile dedurre n\u00e9 i formati dei modelli n\u00e9 le interfacce o il supporto hardware di una specifica versione di SGLang. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il codice sorgente contiene pagine di documentazione soggette a modifiche e, nel caso di llama.cpp, un ramo di sviluppo. Non \u00e8 quindi documentata alcuna verifica completa per vLLM 0.10.2, llama.cpp b6000, Triton 25.10 o TGI 3.3.7. Queste corrispondenze di versione non vengono quindi utilizzate come base di confronto. Prima di procedere alla distribuzione, \u00e8 necessario verificare le caratteristiche richieste per la versione del server e la revisione del modello effettivamente selezionate.<\/p>\n<div class=\"wh-table-scroll\" tabindex=\"0\" role=\"region\" aria-label=\"Classificazione generale di quattro soluzioni senza prova di compatibilit\u00e0 relativa alla versione\" style=\"width:100%;max-width:100%;overflow-x:auto;margin:28px 0;border:1px solid #dce5e9;border-radius:14px;background:#fff;box-shadow:0 10px 28px -16px rgba(24,47,60,.32);box-sizing:border-box\"><table style=\"width:100%;min-width:580px;border-collapse:separate;border-spacing:0;border:0;margin:0;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff\"><caption style=\"padding:20px;text-align:start;font-size:17px;line-height:1.5;font-weight:700;color:#173246;background:#fff\">Classificazione generale di quattro soluzioni senza prova di compatibilit\u00e0 relativa alla versione<\/caption><thead><tr><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Soluzione<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Punto di partenza documentato<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Limiti della classificazione<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Esame a libro aperto<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">vLLM<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Server HTTP compatibile con OpenAI; le richieste di chat richiedono un modello di chat adeguato<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Documentazione provvisoria, nessuna prova per 0.10.2<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Verificare il modello, l'hardware e i parametri API necessari per la versione selezionata<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">llama.cpp<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">GGUF come formato modello richiesto; vengono descritte le conversioni<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Documentazione del modello su master, nessuna prova per b6000<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Verificare l'architettura, la conversione e le opzioni del server per la build selezionata<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">NVIDIA Triton<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Scheduler e backend specifici per modello; HTTP e gRPC<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Architettura generale, nessuna documentazione per il 25.10<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Verificare la combinazione di backend e piattaforma per ciascun modello e versione<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">TGI<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Generazione di testo; progetto in modalit\u00e0 di manutenzione<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Lo stato del progetto non costituisce una valutazione tecnica ai sensi del punto 3.3.7<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Verificare la compatibilit\u00e0 dei modelli e delle API installati, nonch\u00e9 la necessit\u00e0 di migrazione<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il reale <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Spese operative<\/strong> dipende, tra l\u2019altro, dalla messa a disposizione dei modelli, dalla protezione degli accessi e dal monitoraggio. Dalla tabella non \u00e8 possibile ricavare un confronto diretto dei costi: un\u2019installazione locale singola e una piattaforma con pi\u00f9 backend presentano requisiti diversi. Verifica quindi innanzitutto quali compiti l\u2019installazione debba effettivamente svolgere.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Hugging Face guida la classifica TGI nel <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Modalit\u00e0 di manutenzione<\/strong> e indica vLLM e SGLang come alternative. Non \u00e8 quindi necessario sostituire immediatamente un\u2019installazione esistente. Per i nuovi progetti, tuttavia, \u00e8 opportuno tenere conto nella pianificazione del fatto che lo sviluppo futuro sar\u00e0 limitato; prima di procedere alla migrazione, occorre confrontare separatamente il comportamento delle API e la qualit\u00e0 dei modelli. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Triton e vLLM non si escludono a vicenda in linea di principio: Triton pu\u00f2 utilizzare un backend vLLM. \u00c8 comunque necessario verificare se un determinato modello funzioni con le versioni selezionate e la piattaforma disponibile per quella combinazione. L\u2019architettura generale di Triton, di per s\u00e9, non garantisce il supporto per ogni backend su ogni piattaforma.  <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"lokaler-prototyp\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"lokaler-prototyp\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Preparare il prototipo locale<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per creare un prototipo locale, devi innanzitutto definire il compito e alcuni input tipici. Scegli quindi una versione specifica del modello che ti sembri adatta allo scopo e verifica le relative condizioni d\u2019uso. La licenza del server da sola non indica se sei autorizzato a scaricare, modificare o utilizzare i pesi del modello per lo scopo previsto.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">llama.cpp utilizza il formato <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">GGUF<\/strong>. Cerca una variante GGUF adeguata oppure verifica se il modello di partenza possa essere convertito con gli strumenti documentati. La documentazione del progetto descrive tali conversioni nel ramo di sviluppo; essa non costituisce una garanzia che ogni versione precedente supporti ogni architettura o opzione di conversione. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Prima di effettuare il download, verifica che la variante scelta sia supportata dalla tua CPU o GPU con il backend previsto e che sia disponibile memoria sufficiente per i pesi e il runtime. Una variante quantizzata pu\u00f2 ridurre il fabbisogno di memoria dei pesi. Confronta per\u00f2 le risposte ottenute con i tuoi requisiti di qualit\u00e0, invece di dedurre che i risultati siano invariati solo perch\u00e9 il file \u00e8 pi\u00f9 piccolo.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22148\" alt=\"Immagine simbolica generata dall&#039;intelligenza artificiale raffigurante un mini-PC e un&#039;unit\u00e0 SSD esterna su un tavolo di legno.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/lokaler-prototyp-mini-pc-ssd-48a388a2-detail1-066e960395.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Immagine simbolica generata dall\u2019IA: per un prototipo locale, l\u2019hardware e la memoria disponibili sono importanti tanto quanto il formato del modello.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Scegli una build specifica per il prototipo e verifica che l'installazione e le opzioni del server corrispondano alla relativa documentazione. Per la build b6000 menzionata in precedenza non risulta documentata alcuna verifica legata alla versione; pertanto, non \u00e8 raccomandata come punto di partenza verificato. La documentazione del modello disponibile sul ramo di sviluppo non sostituisce n\u00e9 la documentazione del server relativa alla build selezionata n\u00e9 la relativa verifica di compatibilit\u00e0. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Inizia per ora a rendere disponibile il servizio solo in locale e invia diverse richieste rappresentative. A tal proposito, verifica non solo se viene visualizzata una risposta, ma anche se il formato di input, il modello e le impostazioni di generazione sono adeguati all\u2019applicazione che intendi realizzare. Una singola chiamata riuscita non garantisce n\u00e9 l\u2019idoneit\u00e0 a carichi pi\u00f9 elevati n\u00e9 la qualit\u00e0 di tutte le risposte.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Tieni traccia separatamente di tre aspetti: la qualit\u00e0 dei contenuti sulla base dei tuoi casi di test, il tempo di risposta percepito e lo sforzo richiesto per il download, la conversione e la messa a disposizione. In questo modo potrai capire, ad esempio, se un modello configurato rapidamente sia inadeguato dal punto di vista tecnico. Per la gestione separata dell\u2019host Linux, il <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/1panel-serverpanel-open-source-linux-server-pro-bestsystem\/\">Panoramica su 1Panel come strumento di gestione dei server<\/a> contesto aggiuntivo; un pannello di controllo del server non sostituisce la verifica della durata di esecuzione del modello.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"last-und-kapazitaet\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"last-und-kapazitaet\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Pianificazione del carico e dello spazio di archiviazione<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">In un servizio di chat interno, le richieste spesso presentano notevoli differenze: una breve domanda con una risposta concisa richiede risorse diverse rispetto a un lungo estratto di documento con un output dettagliato. \u00c8 quindi necessario considerare le lunghezze tipiche e massime degli input e degli output, nonch\u00e9 il numero previsto di utenti simultanei. Una singola chiamata riuscita non descrive in modo adeguato la situazione sotto carico.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Lo spazio di memoria richiesto non \u00e8 costituito solo dai pesi dei modelli. Anche i tempi di esecuzione e i valori intermedi richiedono spazio; inoltre, in caso di richieste LLM in parallelo, aumenta il fabbisogno di <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Cache KV<\/strong>. Contesti pi\u00f9 lunghi e un numero maggiore di richieste elaborate contemporaneamente possono quindi portare una configurazione al limite delle sue capacit\u00e0, anche se i pesi rientrano da soli nella memoria disponibile. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22149\" alt=\"Illustrazione generata dall\u2019intelligenza artificiale che raffigura strisce di carta di diverse lunghezze disposte in un contenitore delimitato, come simbolo di richieste parallele.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/llm-anfragen-speicherplanung-illustration-48a388a2-detail2-9941c1ca7d.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">Illustrazione generata dall'IA: richieste parallele di durata diversa occupano la memoria disponibile in modo condiviso.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il \"Continuous Batching\" e il \"PagedAttention\" sono approcci documentati nei vLLM per la gestione delle richieste in corso e della memoria cache, rispettivamente. Tuttavia, non ti sollevano dal compito di pianificare la capacit\u00e0: quale combinazione di parallelismo e lunghezza del contesto sia praticabile dipende dal modello, dall\u2019hardware e dalla configurazione scelta. Da ci\u00f2 non \u00e8 possibile dedurre un aumento generalizzato delle prestazioni per ogni carico di lavoro. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un semplice calcolo quantitativo aiuta nella preparazione: 100 richieste ipotetiche, ciascuna con 200 token di emissione, danno in totale 20.000 token di emissione. Questo equivale a <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">nessuna misurazione della portata<\/strong>. In assenza di dati relativi all'intervallo di tempo, alla lunghezza degli input, al parallelismo e ad altri parametri operativi, non \u00e8 possibile trarre alcuna conclusione n\u00e9 sul numero di token al secondo n\u00e9 sui costi.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per un confronto successivo, crea una matrice di test che includa modello e revisione, quantizzazione, versione del server, hardware e memoria disponibile. Varia in modo controllato la lunghezza degli input e degli output, nonch\u00e9 il parallelismo. Registra il tempo necessario per ottenere il primo token, la velocit\u00e0 di output e il tasso di errore; valuta separatamente la qualit\u00e0 della risposta sulla base degli stessi casi di test. Anche i parametri di generazione e i modelli di chat devono essere inclusi nel protocollo, in modo che le differenze rimangano tracciabili. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"betrieb-sicherheit\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"betrieb-sicherheit\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Gestire l'API in modo sicuro e monitorabile<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Un raggiungibile <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Server di inferenza<\/strong> Non \u00e8 ancora un servizio sicuro. Limita innanzitutto l'accesso alla rete ai sistemi che devono inviare richieste o amministrare il server. Per l'accesso esterno, \u00e8 necessario predisporre un sistema di protezione dell'accesso a monte dell'API; verifica tutti gli endpoint raggiungibili e non solo il percorso per la generazione di testo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Avviso:<\/strong> Secondo la documentazione, l\u2019opzione \u201cAPI Key\u201d di vLLM non protegge tutti gli endpoint. Una chiave impostata non sostituisce quindi n\u00e9 l\u2019isolamento di rete n\u00e9 un controllo degli accessi a monte che tenga conto anche delle interfacce amministrative e di altre interfacce accessibili. Verifica le regole dalle rispettive reti prima di abilitare il servizio. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">I prompt e le risposte possono contenere informazioni riservate. Stabilisci quindi in anticipo quali dati devono essere registrati, chi \u00e8 autorizzato a consultarli e quando devono essere cancellati. Per la ricerca degli errori sono spesso sufficienti dati tecnici quali l'ora, la versione del modello, il tipo di errore e la durata della richiesta; dovresti registrare i contenuti completi solo in caso di necessit\u00e0 giustificata.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Il sito <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Osservabilit\u00e0<\/strong> dovrebbe registrare separatamente il tempo di attesa, il tempo fino al primo token, la velocit\u00e0 di emissione e gli errori. Se, ad esempio, il tempo di attesa aumenta in caso di richieste simultanee, mentre le singole risposte vengono elaborate rapidamente una volta avviate, ci\u00f2 indica un collo di bottiglia diverso da un'emissione lenta dei token. Valuta questi indicatori insieme alle dimensioni delle richieste e al parallelismo.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per la gestione degli host sottostanti, gli strumenti di amministrazione possono raggruppare compiti e responsabilit\u00e0. Per selezionare separatamente questo livello di amministrazione, il <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/ispconfig-vs-froxlor-confronto-tra-hosting-open-source-consigli-per-lhosting-web\/\">Confronto tra ISPConfig e Froxlor<\/a> contesto aggiuntivo. La scelta di un pannello server \u00e8 una decisione infrastrutturale a s\u00e9 stante; tale pannello non sostituisce n\u00e9 la protezione dell'API del modello n\u00e9 il monitoraggio del servizio di inferenza.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"fehlersuche-migration\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"fehlersuche-migration\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Individuare l'errore e migrare TGI<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Se un modello non si avvia, verifica innanzitutto che la revisione del modello e il formato siano compatibili con l'ambiente di esecuzione selezionato. Nel caso di llama.cpp, il formato richiesto \u00e8 GGUF; tuttavia, la semplice conversione non garantisce che l'architettura e il compito specifici funzionino. Successivamente, verifica se il backend selezionato e la combinazione hardware sono supportati e se \u00e8 disponibile memoria sufficiente. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Se il server si avvia ma fornisce risposte in chat inaspettate, controlla questo <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Modello di chat<\/strong> e i parametri di generazione forniti. Un\u2019interfaccia compatibile con OpenAI non implica che ogni parametro venga implementato in modo identico: la documentazione di vLLM indica anche i parametri non supportati o ignorati. Confronta quindi le impostazioni effettivamente utilizzate e non solo la forma della chiamata API. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nel caso di un servizio TGI gi\u00e0 esistente, la migrazione inizia con un\u2019analisi dello stato attuale: tra gli aspetti da considerare figurano la revisione del modello, le chiamate API utilizzate, le impostazioni di campionamento e i requisiti relativi alla qualit\u00e0 della risposta. Hugging Face gestisce TGI in modalit\u00e0 di manutenzione e indica, tra le altre, vLLM e SGLang come alternative. Ci\u00f2 rende opportuno valutare un passaggio, ma non comporta un'interruzione immediata delle installazioni esistenti. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Costruisci il <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Installazione di destinazione<\/strong> Analizzali separatamente e confronta entrambi i servizi utilizzando gli stessi dati di input rappresentativi, le stesse lunghezze di output e le stesse condizioni di carico. Oltre alla qualit\u00e0 delle risposte e agli errori, verifica anche se i client riescono a gestire la nuova interfaccia e i relativi parametri. Non trasferire il traffico finch\u00e9 i risultati non sono accettabili per l\u2019utilizzo previsto e non \u00e8 stata predisposta una soluzione di ripiego.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Anche la guida di Hugging Faces per gli endpoint di inferenza raccomanda di creare un nuovo endpoint ed eseguire alcune chiamate di prova prima di effettuare il passaggio. Si tratta di un modello procedurale utile per la pianificazione, ma non di una guida passo passo universale per le installazioni gestite autonomamente: la rete, l\u2019implementazione e il controllo del traffico potrebbero essere organizzati in modo diverso in tali contesti. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"entscheidung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"entscheidung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Scegliere l'architettura pi\u00f9 adatta<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per un <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">prototipo locale<\/strong> Il file llama.cpp rappresenta un punto di verifica ovvio quando si dispone di un modello GGUF adeguato e di un supporto hardware appropriato. Ci\u00f2 non implica tuttavia alcuna raccomandazione per una build specifica. Non \u00e8 determinante solo il fatto che il server si avvii: occorre confrontare anche la qualit\u00e0 dell\u2019attivit\u00e0 richiesta, il tempo di risposta e lo sforzo richiesto per i pesi del modello. Il supporto del modello e del backend devono essere verificati per la combinazione specifica. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per un servizio di chat interno, vLLM potrebbe essere preso in considerazione come candidato da testare: la documentazione disponibile descrive un\u2019interfaccia di chat compatibile con OpenAI con il modello di chat richiesto. Non risulta quindi documentato alcun test per la versione 0.10.2. SGLang rimane in questo contesto un'alternativa non valutata indicata nella documentazione TGI; in assenza di un test tecnico sulla versione, non \u00e8 possibile considerarlo equivalente.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Una piattaforma per modelli di immagini e modelli linguistici presenta requisiti diversi rispetto a un singolo endpoint di chat. Triton rappresenta un punto di riferimento grazie ai suoi scheduler e backend basati sui modelli, sebbene la versione 25.10 non sia stata verificata in questo contesto. Questa architettura rende la <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Supporto backend<\/strong> Per quanto riguarda la questione fondamentale dei dettagli: non tutti i backend sono supportati su ogni piattaforma, e ogni modello richiesto deve essere verificato nella combinazione specifica.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Per la decisione, prendi in considerazione la revisione del modello, la versione del server, l\u2019hardware, il backend e i diritti d\u2019uso. Confronta poi la qualit\u00e0, i tempi di risposta sotto il carico previsto e l\u2019impegno richiesto per la sicurezza, gli aggiornamenti e la ricerca degli errori. Una soluzione adeguata per una prova locale potrebbe richiedere un\u2019infrastruttura aggiuntiva in presenza di pi\u00f9 utenti o tipi di modelli; una classifica generica nasconderebbe queste differenze.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-sources\" style=\"margin:40px 0 0;padding:24px 0 0;border-top:1px solid #dce5e9;color:#596b7b;font-size:14px;line-height:1.65\"><h2 style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Fonti e stato dell'arte<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stato della ricerca: <time datetime=\"2026-11-04\">2026-11-04<\/time><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stato della ricerca e della documentazione: 4 novembre 2026. L\u2019articolo classifica vLLM, llama.cpp, Triton e TGI sulla base della documentazione generale del progetto; SGLang rimane un riferimento alternativo non valutato. Le fonti fanno in parte riferimento a stati della documentazione soggetti a modifiche o al ramo di sviluppo. Non \u00e8 documentata una verifica completa relativa alla versione per vLLM 0.10.2, llama.cpp b6000, Triton 25.10 e TGI 3.3.7. Queste versioni non costituiscono versioni di riferimento verificate n\u00e9 raccomandazioni di implementazione. \u00c8 necessario verificare le combinazioni concrete di modelli, backend e hardware per la versione selezionata.<\/p><div class=\"wh-source-urls\"><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/blob\/master\/docs\/models.md<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/deeplearning\/triton-inference-server\/user-guide\/docs\/user_guide\/architecture.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/text-generation-inference\/main\/en\/index<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/stable\/serving\/online_serving\/openai_compatible_server\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/github.com\/triton-inference-server\/backend<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/inference-endpoints\/engines\/vllm<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/inference-endpoints\/engines\/tgi<\/span><\/p><\/div><\/section><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L'articolo classifica vLLM, llama.cpp, Triton e TGI in base ai campi di applicazione e ai limiti operativi. 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