Ollama o llama.cpp: quale usare?

Cos’è ciascuno

llama.cpp è un motore di inferenza in C++. Esegue modelli quantizzati in modo efficiente su CPU e GPU, ed espone un controllo fine su come un modello viene caricato ed eseguito. È il livello basso, e gran parte dell’ecosistema dell’IA locale è costruita sopra.

Ollama avvolge un motore di questo tipo nella comodità: scarichi un modello per nome, avvii un server, ottieni un’API HTTP e lasci gestire file dei modelli e memoria. Ottimizza per avere un modello in funzione in un minuto.

Come scegliere

Scegli Ollama se vuoi modelli in funzione in fretta con impostazioni predefinite sensate, se alterni più modelli o se vuoi un’API locale stabile senza mettere mano a nulla.

Scegli llama.cpp direttamente se ti serve controllo — una quantizzazione precisa, uno scarico di layer preciso, hardware insolito o inferenza incorporata nel tuo binario. Il prezzo è che i dettagli li gestisci tu.

Usarli entrambi è normale

Un assetto comune è Ollama per l’uso interattivo quotidiano e llama.cpp per un carico ottimizzato di proposito. Non si escludono, e una piattaforma che supporta entrambi lascia decidere per deployment invece che una volta per tutte.

Domande frequenti

Ollama è solo un wrapper?

Sarebbe riduttivo. Gestione dei modelli, gestione della memoria e un’API coerente sono proprio le parti che rendono i modelli locali praticabili ogni giorno, e sono lavoro vero qualunque sia il motore sotto.

Quale è più veloce?

A parità di modello, quantizzazione e hardware sono vicini, perché il lavoro pesante è lo stesso. Le differenze in pratica vengono di solito dalla configurazione, non dallo strumento.

Cos’è la quantizzazione?

Conservare i pesi del modello a precisione minore così occupano meno memoria. È ciò che fa stare modelli grandi su hardware ordinario, scambiando un po’ di qualità con molta praticità.