Assioma: "Se il codice non lascia la tua macchina, il rischio di data leakage è zero."
::: info OBIETTIVO
Configurare un workflow di sviluppo basato su Ollama e l'estensione Continue per Visual Studio Code. Impareremo a selezionare modelli specializzati nel coding e a isolare l'ambiente di sviluppo per garantire la massima riservatezza della proprietà intellettuale.
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L'uso di modelli locali è obbligatorio in tre scenari ingegneristici:
Ollama è lo standard de facto per far girare LLM in locale in modo efficiente.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shdeepseek-coder-v2: Attualmente il miglior modello open-source per programmazione.llama3: Ottimo generalista.codestral: Il modello di Mistral AI ottimizzato per FIM (Fill-In-the-Middle).Mentre Copilot è legato ai server GitHub, Continue permette di collegare qualsiasi provider, incluso il tuo server Ollama locale.
Dal terminale, scarica ed esegui il modello scelto:
ollama run deepseek-coder-v2:lite
config.json di Continue.{
"models": [
{
"title": "Ollama Local (DeepSeek)",
"provider": "ollama",
"model": "deepseek-coder-v2:lite",
"apiBase": "http://localhost:11434"
}
]
}
| Caratteristica | Cloud (Copilot/Claude) | Locale (Ollama/Continue) |
|---|---|---|
| Privacy | Condivisa (Policy-dependent) | Assoluta |
| Performance | Alta (Server Farm) | Dipendente dalla tua GPU |
| Costi | Abbonamento mensile | Gratis (solo costo elettrico) |
| Context Window | Molto ampia | Limitata dalla RAM/VRAM |
Ti consiglio un approccio ibrido:
Ricorda: Un bravo architetto sa sempre dove risiede il suo dato.
Tags: #LocalLLM #Privacy #Ollama #Continue #CyberSecurity #AirGapped*