Inference locale
LLM eseguiti on-premise o nel perimetro del cliente. Selezione del modello, ottimizzazione hardware, API OpenAI-compatibili.
Capacità tecniche · Perché funziona
Il metodo non è una filosofia. Vive su uno stack tecnico preciso: inference locale, retrieval ibrido, vector database, container, Kubernetes, observability, security, CI/CD.
Chi installa due container non risolve problemi. Chi conosce l'architettura risolve quelli giusti.
Le otto competenze chiave
LLM eseguiti on-premise o nel perimetro del cliente. Selezione del modello, ottimizzazione hardware, API OpenAI-compatibili.
Vector + keyword + re-ranking. Chunking semantico calibrato sul corpus, citazioni verificabili, gate di confidenza.
Qdrant, Weaviate, Milvus, Chroma, pgvector. Dimensionati e ottimizzati sul caso d'uso. Multi-tenancy, isolamento dati.
Stack containerizzato, deploy K8s con hardening, backup, monitoraggio. Esperienza enterprise e PA italiana.
Langfuse, OpenTelemetry, metriche di pipeline IA: latenze, costi token, qualità output, drift modelli.
Hardening dei container, segregazione delle reti, gestione segreti, audit dei prompt. Conformità GDPR, NIS2, AI Act.
Pipeline di deployment per stack IA. Test deterministici dei gate, regressione sui cambi di modello, golden set in CI.
Architetture che disaccoppiano modello, applicazione e processo. Fallback, percorsi di degradazione, controllo umano.
Prova dal Lab
Il principio che guida la progettazione di tutti i sistemi IA che consegniamo.
Caso concreto: prendere un modello che funziona in lab e renderlo affidabile in produzione.
Perché un output fluente non significa output corretto. Il problema dietro tutta l'architettura di verifica.
Un assessment tecnico breve verifica se le competenze dichiarate sono compatibili col tuo problema reale.