{"id":1741,"date":"2026-07-31T02:59:17","date_gmt":"2026-07-31T02:59:17","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1741"},"modified":"2026-08-01T06:45:56","modified_gmt":"2026-08-01T06:45:56","slug":"vllm-vs-ollama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/vllm-vs-ollama\/","title":{"rendered":"vLLM vs Ollama (2026): quale usare per servire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?"},"content":{"rendered":"<p><strong>vLLM vs Ollama<\/strong> \u00e8 la domanda che sorge nel momento in cui l'IA locale smette di essere un semplice esperimento personale per diventare un servizio rivolto ad altri utenti. Entrambi eseguono gli stessi modelli open-weight sul proprio hardware, ma ottimizzano obiettivi diversi: Ollama privilegia la comodit\u00e0 di un singolo utente, mentre vLLM \u00e8 progettato per gestire numerose richieste simultanee su una singola GPU.<\/p>\n<div style=\"background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-left:4px solid #6d28d9;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;\">\n<p style=\"margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#4c1d95;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;\">Quick answer<\/p>\n<p style=\"margin:0;\"><strong>Usa Ollama<\/strong> per uso personale, sviluppo e piccoli strumenti interni: si installa in un minuto ed esegue qualsiasi modello il tuo sistema riesce a caricare. <strong>Usa vLLM<\/strong> quando pi\u00f9 utenti o agenti inviano richieste al modello contemporaneamente: il suo meccanismo di \"continuous batching\" (batching continuo) e la gestione della memoria tramite \"PagedAttention\" garantiscono un throughput fino a diverse volte superiore rispetto a un server standard sulla stessa GPU. Il compromesso riguarda la configurazione: vLLM richiede Linux, una GPU NVIDIA e una quantit\u00e0 sufficiente di VRAM per caricare il modello non quantizzato.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c11b6b33\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c11b6b33\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/vllm-vs-ollama\/#vLLM_vs_Ollama_at_a_glance\" >vLLM vs Ollama a colpo d'occhio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/vllm-vs-ollama\/#Why_vLLM_is_faster_under_load\" >Perch\u00e9 vLLM \u00e8 pi\u00f9 veloce sotto carico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/vllm-vs-ollama\/#The_memory_question_people_get_wrong\" >L'errore pi\u00f9 comune sulla gestione della memoria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/vllm-vs-ollama\/#Frequently_asked_questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"vLLM_vs_Ollama_at_a_glance\"><\/span>vLLM vs Ollama a colpo d'occhio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div style=\"background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;overflow-x:auto;\">\n<table style=\"width:100%;border-collapse:collapse;font-size:15px;\">\n<tr>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;\"><\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;\">Ollama<\/th>\n<th style=\"text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;\">vLLM<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Progettato per<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Sviluppo locale per un singolo utente<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Servizio in produzione per molti utenti concorrenti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Concorrenza<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Gestisce poche richieste parallele<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Batching continuo \u2014 decine o centinaia di richieste<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Strategia di gestione della memoria<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Allocazione standard di llama.cpp<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">PagedAttention \u2014 spreco molto ridotto della cache KV<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Modelli tipici<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">GGUF quantizzati (4 bit e superiori)<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Precisione completa oppure quantizzati AWQ\/GPTQ<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Hardware<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">CPU, Apple Silicon, NVIDIA, AMD<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">GPU NVIDIA (principalmente su Linux)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Tempo di configurazione<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Minuti<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Pi\u00f9 lungo \u2014 ambiente Python, CUDA, configurazione manuale<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">API<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Compatibile con OpenAI, porta 11434<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Server compatibile con OpenAI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Migliore adattamento<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Portatili, desktop, server domestici<\/td>\n<td style=\"padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;\">Server GPU noleggiati o di propriet\u00e0<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_vLLM_is_faster_under_load\"><\/span>Perch\u00e9 vLLM \u00e8 pi\u00f9 veloce sotto carico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La differenza principale non riguarda la velocit\u00e0 assoluta su una singola richiesta, bens\u00ec ci\u00f2 che accade quando le richieste arrivano contemporaneamente. Il <strong>batching continuo<\/strong> di vLLM aggiunge nuove richieste a un batch gi\u00e0 in esecuzione invece di attendere il completamento del batch corrente, evitando cos\u00ec periodi di inattivit\u00e0 della GPU tra una richiesta e l'altra. La sua tecnologia <strong>PagedAttention<\/strong> alloca la cache KV in piccole pagine, analogamente a come un sistema operativo gestisce la memoria, eliminando gran parte dello spreco dovuto alla frammentazione tipica dei carichi di lavoro con contesti lunghi. Su una stessa GPU, queste due innovazioni consentono comunemente di generare diverse volte pi\u00f9 token al secondo su un endpoint trafficato.<\/p>\n<p>Ollama compie deliberatamente il compromesso opposto: presuppone un singolo utente, mantiene semplice l'allocazione della memoria, utilizza per impostazione predefinita modelli quantizzati per far rientrare pesi elevati anche su hardware comune e rimane trasparente all'utente. Per un portatile o un server domestico questa \u00e8 la scelta progettuale corretta \u2014 la GPU infatti rimane inattiva nella maggior parte del tempo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_memory_question_people_get_wrong\"><\/span>L'errore pi\u00f9 comune sulla gestione della memoria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'efficienza di vLLM riguarda la cache, non i pesi. Di norma esegue i modelli con una precisione superiore rispetto al default 4-bit di Ollama, quindi lo stesso modello pu\u00f2 richiedere una quantit\u00e0 significativamente maggiore di VRAM gi\u00e0 prima di elaborare una singola richiesta. Un modello da 70B che trova spazio su una workstation da 48 GB con Ollama potrebbe necessitare di un nodo multi-GPU con vLLM. Dimensiona l'hardware in base alla precisione con cui intendi servire il modello: il nostro <a href='\/it\/llm-vram-calculator\/'>Calcolatore VRAM<\/a> calcolatore VRAM <a href='\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/'>calcolatore self-hosting vs API<\/a> mostra il fabbisogno specifico per ciascun modello, mentre il nostro<\/p>\n<div style=\"background:#fffdf5;border:1px solid #f0e6c8;border-left:4px solid #b45309;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;\">\n<p style=\"margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#92400e;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;\">Convly&#8217;s take<\/p>\n<p style=\"margin:0;\">calcolatore self-hosting vs API<\/p>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>vLLM \u00e8 pi\u00f9 veloce di Ollama?<\/h3>\n<p>mostra quando conviene acquistare l'hardware piuttosto che pagare per ogni token. Non scegliere tra i due, ma usali in sequenza: sviluppa il prototipo su Ollama, perch\u00e9 la rapidit\u00e0 di iterazione conta pi\u00f9 del throughput finch\u00e9 non hai ancora definito cosa costruire. Passa a vLLM esattamente nel momento in cui compare un secondo utente concorrente, perch\u00e9 \u00e8 proprio allora che il batching continuo inizia a giustificare la configurazione aggiuntiva. L'errore pi\u00f9 frequente che osserviamo \u00e8 quello di far girare traffico produttivo su uno strumento pensato per un singolo utente, per poi concludere erroneamente che la GPU sia troppo lenta, mentre il vero problema \u00e8 la pianificazione delle richieste. Sotto carico concorrente, s\u00ec \u2014 spesso di diverse volte, grazie al batching continuo e a PagedAttention. Per una singola richiesta, con la stessa quantizzazione, il divario \u00e8 molto pi\u00f9 contenuto e, su un portatile, Ollama \u00e8 solitamente la soluzione pi\u00f9 rapida da avviare.<\/p>\n<h3>vLLM pu\u00f2 essere eseguito su un laptop?<\/h3>\n<p>Raramente in modo utile. vLLM \u00e8 progettato per Linux con GPU NVIDIA e una quantit\u00e0 sufficiente di VRAM per pesi a precisione pi\u00f9 elevata; le GPU integrate nei laptop e i chip Apple Silicon rientrano al di fuori del suo ambito ottimale. In questi casi, Ollama \u00e8 lo strumento pi\u00f9 adatto.<\/p>\n<h3>vLLM supporta modelli quantizzati?<\/h3>\n<p>S\u00ec: sono supportati formati come AWQ, GPTQ e simili, che riducono notevolmente il requisito di VRAM. vLLM non utilizza l\u2019ecosistema GGUF di Ollama, quindi \u00e8 necessario scaricare versioni diverse dello stesso modello.<\/p>\n<h3>Quale dei due offre un\u2019API migliore?<\/h3>\n<p>Entrambi espongono endpoint compatibili con quelli di OpenAI, pertanto il codice client \u00e8 portabile tra i due. Il server di Ollama viene avviato automaticamente all\u2019accensione del sistema; quello di vLLM invece viene lanciato per ogni singola distribuzione, con flag espliciti per modello, precisione e parallelismo.<\/p>\n<p>Per confrontare pi\u00f9 di due soluzioni, consulta <a href='\/it\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/'>Ollama vs LM Studio vs vLLM vs llama.cpp<\/a>, oppure la guida incentrata sull\u2019uso desktop <a href='\/it\/ollama-vs-lm-studio\/'>Ollama vs LM Studio<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama and vLLM both run open models on your own hardware, but they solve different problems: one is built for a single user, the other for many at once. Here is how they compare on throughput, memory and setup.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1788,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[925,256,259,1047,648],"class_list":["post-1741","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-tools","tag-ai-infrastructure","tag-local-llm","tag-ollama","tag-self-hosting","tag-vllm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1741","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1741"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1741\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1863,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1741\/revisions\/1863"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1788"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1741"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1741"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1741"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}