Local AI inference: guida ai requisiti hardware
Running LLMs or other models locally (Ollama, vLLM, llama.cpp).
Requisiti hardware per livello
Tre livelli per ogni carico: il minimo che funziona, il punto dolce consigliato e il livello comodo di margine. Sono gli stessi livelli che il motore di decisione WisePC usa quando pianifica un build attorno al tuo obiettivo.
| Livello | Core CPU | RAM | Archiviazione | GPU | Rete |
|---|---|---|---|---|---|
| Minimo | 8 cores | 16 GB | 1 TB (ssd) | ai | 1 GbE |
| Consigliato | 12 cores | 32 GB | 1 TB (ssd) | ai | 2.5 GbE |
| Comodo | 16 cores | 64 GB | 2 TB (ssd) | ai | 10 GbE |
Di quale livello hai bisogno?
- Scegli Minimo (8 core, 16 GB di RAM) solo per una macchina a uso singolo con budget ridotto — aspettati poco margine.
- Consigliato (12 core, 32 GB di RAM) è il punto dolce: abbastanza per il carico più i soliti servizi accessori, senza spendere troppo.
- Scegli Comodo (16 core, 64 GB di RAM) quando questo carico condivide la macchina con altri o crescerà — paghi per il margine, non per l'ansia.
- Regola GPU per questo carico: ai.
Domande frequenti
Quanta RAM serve a local ai inference?
16 GB è il minimo sensato, 32 GB copre la maggior parte delle configurazioni reali e 64 GB dà un margine comodo per la crescita e i servizi extra.
Quanti core CPU servono a local ai inference?
Una CPU da 8 core è il minimo, 12 core è il punto dolce consigliato e 16 core è comodo quando condivide la macchina con altri carichi.
local ai inference ha bisogno di una GPU dedicata?
Una GPU dedicata è fortemente consigliata: questo carico fa calcolo IA.
Quale archiviazione e rete si aspetta local ai inference?
Archiviazione: 1 TB di SSD è la base consigliata (1 TB minimo, 2 TB comodo). Rete: 2.5 GbE è la base consigliata.
Cosa funziona bene accanto a local ai inference?
Si abbina naturalmente con: Image generation, AI experimentation, Databases.