Trasforma la Tua Cameretta in un Cluster IA: Guida Completa

Introduzione – Trasforma la Tua Cameretta in un Cluster IA

ChatGPT, Gemini, Claude… tutti strumenti potentissimi, ma con un grande limite: girano su server remoti, spesso gestiti da aziende di cui sappiamo poco. Se la privacy e il controllo dei tuoi dati sono importanti, esiste un’alternativa: eseguire modelli di intelligenza artificiale localmente sul tuo PC!

Purtroppo, i requisiti hardware possono essere proibitivi. Ma c’è una soluzione: creare un cluster di PC per distribuire il carico computazionale. In questa guida, scoprirai come trasformare vecchi computer in un potente laboratorio IA usando Ollama e Distributed Llama.

Perché un Cluster IA?

Vantaggi

✅ Privacy totale: i dati rimangono sui tuoi dispositivi.
✅ Controllo completo: puoi scegliere modelli open-source e personalizzarli.
✅ Riuso di hardware vecchio: invece di buttare PC obsoleti, puoi dargli nuova vita.
✅ Prestazioni scalabili: più nodi aggiungi, più potenza hai a disposizione.

Svantaggi

⚠ Complessità iniziale: richiede configurazione tecnica.
⚠ Latenza maggiore: rispetto a servizi cloud ottimizzati.
⚠ Consumo energetico: più PC attivi = più elettricità consumata.

Hardware Necessario

Non servono supercomputer! Bastano:

• 2+ PC con almeno 8GB di RAM ciascuno (meglio 16GB+).
• Connessione di rete stabile (Gigabit Ethernet consigliata).
• Spazio su disco (250GB+ per modelli grandi come Llama 3.1).

Esempio pratico:

• 4 PC da ufficio con 96GB di RAM totale (24GB ciascuno).
• Un router Gigabit per collegarli in rete.

Software: La Scelta Giusta

1. Ollama (Il Motore IA)

🔗 ollama.com
Ollama è uno strumento gratuito che permette di eseguire LLM (Large Language Models) localmente. Supporta CPU e GPU, ma inizialmente richiedeva molta VRAM. Ora funziona anche con la RAM di sistema!

2. Hugging Face (Per Scaricare i Modelli)

🔗 huggingface.co
Qui trovi migliaia di modelli pre-addestrati, pronti per il download.

3. Distributed Llama (La Soluzione Cluster)

🔗 GitHub – Distributed Llama
Permette di dividere il carico tra più PC, sfruttando la loro RAM e CPU combinata.

Attenzione:

• Funziona solo con CPU/RAM per ora (no GPU).
• Richiede un numero pari di nodi (2, 4, 8…).

Configurazione Passo-Passo

1. Preparare i PC

• Installa Debian/Ubuntu su ogni macchina (consigliato per stabilità).
• Configura la rete statica modificando /etc/network/interfaces:

  auto eth0
  iface eth0 inet static
  address 192.168.1.1X  # X=1 per master, 2/3/4 per slave
  netmask 255.255.255.0
  gateway 192.168.1.1

  auto eth0
  iface eth0 inet static
  address 192.168.1.1X  # X=1 per master, 2/3/4 per slave
  netmask 255.255.255.0
  gateway 192.168.1.1

• Verifica la connessione con ping tra i nodi.

2. Installare Distributed Llama

Su tutti i nodi, esegui:

git clone https://github.com/b4rtaz/distributed-llama.git
cd distributed-llama
make dllama

git clone https://github.com/b4rtaz/distributed-llama.git
cd distributed-llama
make dllama

3. Avviare gli Slave

Su ogni nodo slave, lancia:

./dllama worker --port 9998 --nthreads 8 &

./dllama worker --port 9998 --nthreads 8 &

(Il parametro --nthreads 8 usa tutti i core della CPU.)

4. Scaricare e Convertire il Modello

Sul nodo master, usa:

./launch.py llama3_1_405b_instruct_q40

./launch.py llama3_1_405b_instruct_q40

(Assicurati di avere 240GB+ di spazio.)

5. Eseguire l’Inferenza

Sul master, avvia il modello con:

./dllama inference \
  --model models/llama3_1_405b_instruct_q40/dllama_model_llama3_1_405b_instruct_q40.m \
  --tokenizer models/llama3_1_405b_instruct_q40/dllama_tokenizer_llama3_1_405b_instruct_q40.t \
  --buffer-float-type q80 \
  --prompt "Hello world" \
  --steps 64 \
  --nthreads 8 \
  --workers 192.168.1.12:9998 192.168.1.13:9998 192.168.1.14:9998

./dllama inference \
  --model models/llama3_1_405b_instruct_q40/dllama_model_llama3_1_405b_instruct_q40.m \
  --tokenizer models/llama3_1_405b_instruct_q40/dllama_tokenizer_llama3_1_405b_instruct_q40.t \
  --buffer-float-type q80 \
  --prompt "Hello world" \
  --steps 64 \
  --nthreads 8 \
  --workers 192.168.1.12:9998 192.168.1.13:9998 192.168.1.14:9998

Ottimizzazioni Avanzate

Ridurre l’Uso di RAM

• Usa --kv-cache-storage disk per spostare la cache su disco.
• Diminuisci --max-seq-len per limitare la memoria usata.

Migliorare le Prestazioni

• Aggiungi più nodi al cluster.
• Usa una rete più veloce (10Gbps se possibile).

Conclusione

Creare un cluster IA in cameretta è fattibile e divertente! Con Distributed Llama, puoi superare i limiti dell’hardware singolo e sperimentare con modelli avanzati come Llama 3.1.

💡 Prova subito e condividi i tuoi risultati! Se hai domande, lascia un commento.

🚀 Buon calcolo distribuito!

FAQ

❓ Posso usare PC con hardware diverso?
Sì, ma le prestazioni saranno limitate dal nodo più lento.

❓ Quali altri modelli posso usare?
Prova Mistral, Falcon, o GPT-Neo su Hugging Face!

❓ Serve una GPU?
No, Distributed Llama usa solo CPU e RAM per ora.

🔗 Risorse Utili:

• Ollama
• Hugging Face
• Distributed Llama su GitHub

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