[{"data":1,"prerenderedAt":277},["ShallowReactive",2],{"docs-it-/it/docs/service/ai/local":3},{"id":4,"title":5,"body":6,"description":269,"extension":270,"meta":271,"navigation":272,"path":273,"seo":274,"stem":275,"__hash__":276},"docs_it/it/docs/service/ai/local.md","Servizi IA (locali)",{"type":7,"value":8,"toc":258},"minimark",[9,13,17,24,29,32,37,40,44,47,51,54,58,62,65,68,72,75,79,137,140,143,151,154,161,167,170,173,176,179,185,191,194,197,200,203,209,214,218,221,243],[10,11,5],"h1",{"id":12},"servizi-ia-locali",[14,15,16],"p",{},"Doco Translate può connettersi ai runtime del modello AI locale come Ollama, LM Studio e oMLX per la traduzione.",[14,18,19],{},[20,21],"img",{"alt":22,"src":23},"Servizi di traduzione AI locali","/images/docs/local-ai-services.webp",[25,26,28],"h2",{"id":27},"vantaggi-dei-modelli-locali","Vantaggi dei modelli locali",[14,30,31],{},"L'utilizzo di modelli locali è l'approccio che Doco Translate consiglia vivamente perché offre numerosi vantaggi importanti.",[33,34,36],"h4",{"id":35},"qualità-della-traduzione","Qualità della traduzione",[14,38,39],{},"I modelli linguistici di grandi dimensioni eccellono nelle attività di linguaggio naturale, in particolare nella traduzione. Di solito forniscono una qualità di traduzione migliore rispetto ai tradizionali motori di traduzione automatica.",[33,41,43],{"id":42},"privacy","Privacy",[14,45,46],{},"I modelli caricati tramite un runtime locale mantengono i tuoi dati sul tuo dispositivo. Nulla viene inviato a un fornitore di terze parti, garantendo che l'elaborazione dei documenti rimanga privata.",[33,48,50],{"id":49},"costo","Costo",[14,52,53],{},"A differenza delle API AI cloud, i modelli locali non addebitano token e non prevedono costi di utilizzo aggiuntivi.",[25,55,57],{"id":56},"limitazioni-dei-modelli-locali","Limitazioni dei modelli locali",[33,59,61],{"id":60},"dimensioni-del-modello","Dimensioni del modello",[14,63,64],{},"I modelli locali sono generalmente open source e i modelli che funzionano bene su hardware consumer spesso hanno conteggi di parametri relativamente piccoli, come 4B, 9B, 35B-A3B o 27B. Le loro capacità generali potrebbero quindi essere più deboli rispetto ai modelli cloud di grandi dimensioni.",[14,66,67],{},"Tuttavia, la traduzione non richiede una catena di ragionamento molto lunga o il modello di ragionamento più forte possibile. I modelli locali più piccoli sono in grado di produrre buone traduzioni, il che li rende una scelta altamente conveniente.",[33,69,71],{"id":70},"velocità-di-inferenza","Velocità di inferenza",[14,73,74],{},"La velocità di inferenza locale dipende dall'hardware e dalle dimensioni del modello. Hardware migliore e modelli più piccoli sono più veloci, sebbene l'inferenza locale sia generalmente ancora più lenta di un'API AI cloud.",[25,76,78],{"id":77},"tempi-di-esecuzione-del-modello-ai-locale","Tempi di esecuzione del modello AI locale",[80,81,82,95],"table",{},[83,84,85],"thead",{},[86,87,88,92],"tr",{},[89,90,91],"th",{},"Strumento",[89,93,94],{},"Caratteristiche",[96,97,98,113,125],"tbody",{},[86,99,100,110],{},[101,102,103],"td",{},[104,105,109],"a",{"href":106,"rel":107},"https://ollama.com/",[108],"nofollow","Ollama",[101,111,112],{},"Semplice configurazione da riga di comando e gestione dei modelli",[86,114,115,122],{},[101,116,117],{},[104,118,121],{"href":119,"rel":120},"https://lmstudio.ai/",[108],"LM Studio",[101,123,124],{},"Interfaccia grafica intuitiva per il download e l'esecuzione di modelli locali",[86,126,127,134],{},[101,128,129],{},[104,130,133],{"href":131,"rel":132},"https://omlx.ai/",[108],"oMLX",[101,135,136],{},"Inferenza LLM locale ad alta velocità ottimizzata per il silicio Apple",[25,138,109],{"id":139},"ollama",[14,141,142],{},"Ollama è uno strumento da riga di comando accessibile per l'esecuzione di modelli locali.",[14,144,145,146,150],{},"Installa Ollama seguendo le istruzioni ufficiali, quindi esegui ",[147,148,149],"code",{},"ollama pull MODEL_NAME"," per scaricare un modello.",[14,152,153],{},"Dopo che il modello è stato scaricato e funziona correttamente in Ollama, collegalo a Doco Translate con un clic.",[14,155,156,157,160],{},"L'endpoint Ollama predefinito è ",[147,158,159],{},"http://localhost:11434",".",[14,162,163],{},[20,164],{"alt":165,"src":166},"Ollama impostazioni del servizio","/images/docs/ollama-settings.webp",[25,168,121],{"id":169},"lm-studio",[14,171,172],{},"LM Studio fornisce un'interfaccia grafica per l'esecuzione di modelli locali ed è facile iniziare.",[14,174,175],{},"Installa LM Studio dal suo sito Web ufficiale, quindi scarica un modello all'interno dell'app.",[14,177,178],{},"Dopo aver scaricato il modello, avviare il server del modello locale di LM Studio in modo che esponga un'API. 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Dopo che il modello è stato scaricato e ha superato un test, collegalo a Doco Translate con un clic.",[14,204,205,206,160],{},"L'endpoint predefinito di oMLX è ",[147,207,208],{},"http://localhost:8000",[14,210,211],{},[20,212],{"alt":133,"src":213},"/images/docs/omlx-settings.webp",[25,215,217],{"id":216},"modelli-consigliati","Modelli consigliati",[14,219,220],{},"Doco Translate consiglia i seguenti modelli per la traduzione:",[222,223,224,228,231,234,237,240],"ul",{},[225,226,227],"li",{},"Hy-MT2-1.8B: molto veloce, utilizzo minimo di memoria e ottimizzato specificamente per la traduzione",[225,229,230],{},"Qwen3.5:9B: veloce con un utilizzo di memoria relativamente basso",[225,232,233],{},"Qwen3.6:35B-A3B: capacità elevate e prestazioni veloci, con un maggiore utilizzo della memoria",[225,235,236],{},"Gemma4:12B: una scelta equilibrata per qualità, velocità e utilizzo della memoria",[225,238,239],{},"Qwen3.6:27B: le funzionalità più potenti, ma più lente e con un uso intensivo di memoria",[225,241,242],{},"Qwen3.5:4B: veloce con poco utilizzo di memoria, ma leggermente meno stabile",[14,244,245,246,249,250,253,254,257],{},"Per la maggior parte dei carichi di lavoro, utilizzare ",[147,247,248],{},"Hy-MT2-1.8B"," o ",[147,251,252],{},"Qwen3.5:9B"," come modello principale. 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