Negli ultimi mesi ho sperimentato molto con Ollama e vari modelli LLM (Large Language Models) per capire come sfruttarli al meglio nelle mie applicazioni. In questo articolo voglio raccontarti in modo semplice e diretto qual è la differenza tra Ollama e i modelli, e quali sono i metodi ottimali per integrarli nei progetti reali.
Ollama è un runtime locale che permette di eseguire facilmente modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sul proprio computer.
In pratica, è una piattaforma che:
scarica e gestisce i modelli in automatico,
fornisce un’interfaccia a riga di comando e un’API HTTP locale,
semplifica l’uso di modelli open-source come Llama 3, Mistral, Gemma, Phi-3 e molti altri.
Per me Ollama è stato un vero game changer: non devo più configurare ambienti complessi con PyTorch o CUDA. Mi basta un comando, e ho un modello pronto da interrogare. Inoltre, gira offline, garantendo privacy e controllo totale sui dati.
I modelli non sono altro che le reti neurali addestrate: il cervello dell’applicazione.
Ogni modello ha delle caratteristiche specifiche:
Dimensione dei parametri (7B, 13B, 70B) → più grande è, più “intelligente” ma anche più pesante.
Formato di inferenza (FP16, int8, int4 quantizzato) → incide su velocità e consumo di RAM/VRAM.
Specializzazione → alcuni sono generalisti (conversazione), altri ottimizzati per coding, embedding, traduzione o RAG (Retrieval Augmented Generation).
Senza Ollama, usare questi modelli può essere complicato. Senza modelli, Ollama non serve a nulla.
La differenza è chiara: Ollama è il motore, i modelli sono il cervello.
Vedi anche LLM e Intelligenza Artificiale: guida semplice per tutti
Ecco cosa ho imparato testando diverse configurazioni:
Se voglio provare idee o fare prototipi, uso Ollama + un modello leggero (tipo Mistral 7B o Llama 3 8B in versione quantizzata). Funziona anche su un laptop senza GPU dedicata.
Quando mi serve privacy, Ollama è perfetto: posso creare un’app che interroga documenti sensibili senza inviare nulla in cloud.
Per chat generica → Llama 3 8B/13B.
Per programmazione → DeepSeek-Coder o CodeLlama.
Per analisi testuale o embedding → modelli specifici come all-MiniLM.
Per ambienti più grandi, consiglio di valutare alternative più performanti come vLLM o Text Generation Inference (TGI). Ollama resta ottimo in fase di sviluppo, ma per carichi pesanti meglio soluzioni ottimizzate per server multi-GPU.
Ollama espone una semplice API HTTP, quindi posso integrarlo con framework come LangChain, LlamaIndex o Haystack e costruire sistemi di RAG o agenti intelligenti in locale.
Per me la chiave è questa: Ollama è lo strumento che semplifica, i modelli sono il cuore del sistema.
Scegliere il modello giusto dipende dall’uso: conversazione, coding, ricerca documentale, o prototipazione.
Personalmente, uso Ollama come punto di partenza per test e applicazioni locali, e poi, quando serve scalabilità, passo a runtime più performanti o a soluzioni cloud.
Se stai pensando di sviluppare applicazioni AI, ti consiglio di iniziare con Ollama: semplice, veloce, e con il vantaggio enorme di lavorare anche offline.
Programmatore informatico italiano, mi occupo di sviluppo sia Front-end che Back-end presso una grande azienda. La programmazione è stata la mia passione, insieme allo sport e al teatro che pratico tutt'ora. Ho deciso di aprire questo blog per dare consigli e condividerli con chi, come me, porta con sé questa passione. [..]
