Il metodo operativo per progettare, validare e mettere in produzione LLM on-prem: dati al sicuro, latenza sotto controllo, costi prevedibili.
I tuoi dati non escono: air-gap, KMS, auditing by design.
Scopri come lo applichiamo →Latenza, throughput e qualità verificati con benchmark ripetibili.
Scopri come lo applichiamo →Tracciabilità di prompt, versioni modello, eval automatici.
Scopri come lo applichiamo →Costo/1k token, costo per call, costo per feature: numeri prima delle scelte.
Scopri come lo applichiamo →Niente lock-in: scelte reversibili e componenti intercambiabili.
Scopri come lo applichiamo →Mappa dati, policy accessi, classificazione sensibilità, dataset per eval.
Chi può vedere cosa? Quali dataset diventano ground truth?
"Dumpare tutto nel vector DB".
Copertura dataset di test (%), tempo di onboarding dati, incidenti di accesso.
Scelta famiglie modello (es. Llama/Qwen/...); tabella trade-off; piano fine-tuning/RAG.
Domini di conoscenza? Contesto necessario? Hallucination tollerata?
Scegliere il più grande "perché sì".
Qualità (Exact/Partial Match), factuality, costo/1k token.
Topologia cluster (ingress → gateway → inference → vector/feature store → observability), SLO.
Latenza target? Burst vs steady load?
Over-engineering con stack ingestibile.
p50/p95 latenza, tps sostenibile, utilizzo GPU/CPU, error rate.
Threat model, KMS, segregazione reti, SIEM feed, policy prompt security.
Quali superfici d'attacco? Che audit trail serve al CISO?
Token/API secreti hard-codati.
MTTR incidenti, tentativi bloccati, copertura log.
Eval pipeline, canary/rollback, versioni modelli, policy di rilascio.
Chi approva? Quando si fa rollback?
"Set and forget".
Tempo da change→prod, % rilasci con rollback, drift dei benchmark.
Le scelte sotto sono quelle che determinano qualità, rischio e costi. Ogni decisione ha un default consigliato e i trigger per cambiare strada.
Se non misuri qualità, rischio e costi, stai facendo demo. Questi KPI sono quelli che usiamo per definire un go/no‑go enterprise.
Un percorso in 5 livelli con deliverable chiari. L’obiettivo è arrivare a una piattaforma misurabile e audit‑ready, non a un prototipo eterno.
Funziona su esempi, non su dati reali e non è misurato.
Use case reale, metriche e criteri di go/no‑go.
SLO, rollback, sicurezza operativa e processi.
Evidenze, controlli e governance per audit esterni.
Più use case, policy unificate e scaling industriale.
Checklist pratiche per evitare i failure mode più comuni. Se vuoi, le integriamo come template nei tuoi processi.
Il ROI “vero” non è solo costo GPU. È throughput di team, riduzione incidenti e velocità di decisione. Qui sotto un modello pratico.
Tre archetipi vincenti: support, knowledge work, operations. Qui trovi esempi e risultati misurabili.
Deflection ticket, riduzione AHT, knowledge grounding.
Root-cause assistito, runbook retrieval, priorità incident.
Sintesi controllata, citazioni, compliance dati.
Tipicamente 4–6 settimane per un use case “core” con eval harness, osservabilità e go/no‑go.
Con una mappa obblighi→controlli→evidenze, ownership chiara e roadmap eseguibile (vedi Compliance Mapper).
No: dipende da volume, SLO, vincoli regolatori e disponibilità dati. Il punto è una scelta misurata, non ideologica.
Selezione per dominio, latency budget, contesto e risk appetite. L’obiettivo è portabilità: niente lock‑in.
Avvio con Assessment Strategico (2 settimane): mappiamo dati, KPI, rischi e definiamo la Reference Architecture.