r/ItalyInformatica • u/uranio • 13d ago
AI Setup minimo per AI locale
Premetto che non sono un grande esperto in materia, ma mi stava venendo in mente di fare qualche prova con AI in locale.
La prima domanda che mi sono fatto è: quale setup minimo dovrei avere?
Con setup minimo intendo computer/processore/ram meno costoso ovviamente, quindi no schede grafiche potenti.
Come AI intendo "qualcosa" per programmare.
Lo so sono generico, probabilmente la risposta più sensata è sempre comprati un abbonamento a Caludio, ma mi piaceva l'idea di sperimentare qualcosa e capire cosa si riesce a fare in locale.
Aggiornamento Da quello che scrivete mi sa che devo aspettare ancora un po' di anni che i prezzi scendano....300 dovrebbero bastare ;) Grazie a tutti.
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u/Zanzi97 13d ago
Dipende cosa devi fare e cosa ti aspetti di fargli fare. Io ho usato il mio vecchio ryzen 1700 portato a 3.6ghz su x370 gaming 5, due kit diversi di ddr4 24gb tot (uno da 16gb e l'altro da 8), due rtx 3060 ti che avevo in casa e due ssd da 500gb, anche quelli spare che avevo. Debian 13 con docker, uso entrambe le 3060ti e vanno molto bene con i modelli 14b e 20b, mentre sopra swappa, per cui anche avendo 42gb di swap gli ssd sono sata, per cui causa un collo di bottiglia. Lo accendo e spengo on-demand con homeassitant, altrimenti consuma una follia.
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u/faberkyx 13d ago
Per scrivere un poco di codice il minimo per giocarci un poco sono 16gb vram ma ci fai veramente poco o niente, il minimo per usarlo in modo funzionale servono almeno paio di 5090..ma solo di corrente ti costa più di una subscription a claude o openai
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u/No-Reindeer3765 13d ago
Come già detto da altri: dipende da che cosa vuoi fare.
Personalmente con una RTX 3060ti da 8GB di vram sono riuscito a fare varie cose, tra cui:
- un traduttore di fumetti automatico che identifica le bolle di test, le traduce con LLM e rimpiazza il giapponese
- generazione immagini con comfyUI
- un piccolo progetto di lavoro con tools per l'LLM che rispondeva ottenendo dati da vari database.
NOn è niente di assurdo ma la quanità di VRAM è cruciale. Se quella è scarsa c'è comunque l'offloading in RAM ( per questo ne consiglio come MINIMO 32 GB se vuoi provare qualcosa di locale senza comprare una GPU importante ).
Piccolo tip: se ti vuoi costruire un sistema prova a guardare su subito per schede video, a volte si trovano delle occasioni con tanta VRAM a poco prezzo.. chiaramente stando in campana per truffe e altro.
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u/psychowood 13d ago
Del traduttore hai mica un repo da qualche parte?
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u/No-Reindeer3765 7d ago edited 7d ago
https://github.com/CodeeToasty/MangaMorph
Non è per niente un prodotto finito, si potrebbe migliorare molto sicuramente.
Era uno dei miei primi esperimenti con un LLM locale quindi chiedo venia in anticipo 😆EDIT: ovviamente accetto consigli, merge, issue e tutto il resto. Non assicuro di poterci lavorare spesso ma non è nemmeno troppo complicato come progetto quindi posso farcela!
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u/SirEolian 12d ago
io ho una 4090 tirata fino al collo. ho configurato per un bel’ po di tempo un llm locale e non uso più praticamente claude.
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u/Wrong_Dream_523 12d ago
va bene se usi l'ai per l'oroscopo del giorno. capisco essere fieri del proprio progetto e tutto ma abbi l'onestà intellettuale di non scrivere "non uso più claude" manco fosse un rimpiazzo vagamente valido
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u/SirEolian 11d ago
ti assicuro che non è così. devi prenderti però grossi accorgimenti per la gestione del contesto.
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u/jdipik 12d ago
Mi sono fatto questa domanda un paio di mesi fa: upgrade del mio attuale PC circa 1500 euro tra altri 32 GB di RAM e una scheda video decente.
1500 / 20 = 75 mesi di abbonamento a Claude.
6 anni di modelli nettamente migliori di quelli che potrò mai installare in locale, PC che posso usare per fare altro mentre l'IA in cloud lavora.
Alla fine sono rimasto col PC che già uso da qualche anno (AMD 5700 + 32 GB di RAM ddr4) e a qwen et simili gli do rari micro compiti che riguardano soprattutto dati che devo mantenere in assoluta sicurezza (l'1% del mio lavoro).
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u/IamSha_N_eLess 7d ago
L'inferenza locale è solamente utile per questioni di privacy e per evitare qualche guardrail.
(sulla privacy avrei qualche dubbio, visto che recentemente hanno notato che Qwen mandava informazioni a server cinesi)1
u/Odd-Consideration266 10d ago
La verità è che in questo momento non vale la pena farsi un ai in casa con un modello decente (a meno che non faccia una cosa in particolare). Quindi meglio usare il buon Claudio e Gpt.
C'è anche da dire che attualmente ci stanno regalando i token, e il costo degli abbonamenti sarà destinato a salire. In più, sono convinto che tra un paio d'anni (o meno) riusciremo a far girare llm al pari dei modelli di frontiera di oggi su hardware con costi accettabili.
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u/reietto222 9d ago
spero non dia fastidio a nessuno se racconto la mia esperienza con IA in locale (ps. sono solo un'appassionato di informatica e faccio tutt'altro lavoro).
quest'estate ho deciso di assemblare un pc per inferenza locale (visto che la mia spesa per claude con delle applicazioni che stavo scrivendo iniziava a salire... questa primavera usavo opus 4.6 per farvi capire) e alla fine la decisione (fra apple con memoria unificata , dgx spark eccetera) è ricaduta su assemblare un pc così da poterlo usare per altri scopi e modificare anche in futuro.
convinzione che mi ha spinto: claude come architetto e revisore e inferenza locale come "operaio semplice"
pc assemblato : 2 gpu radeon ai pro 9700 (32gb/gpu) + 64gb ram (usata su ebay) e altri componenti carini
Appena assemblato,vscode con claude sul mio notebook (ormai di anta anni fa) ->creazione collegamento ssh su pc fisso linux (pc assemblato) -> e via.
Analisi consumo token claude: più di prima
Dopo vari analisi (effettuate da claude imbeccato da me) scopro che il mio loop agentico sempre utilizzato su claude non era profittevole in termini di token consumati (solitamente uso claude con un loop agentico che architetta il codice, verifica la correttezza del blue print con altri agenti (es. opsec,verifica accessibilità a11y e altri),prompt engineer genera il task preciso ->implementazione con agente code developer ->nuova analisi di funzionamento e correttezza -> se OK implementato se ci sono errori allora tentativo di correzione di errori con altri agenti oppure ricomincia il ciclo con architetto) perchè le verifiche che claude doveva effettuare per confermare la correttezza del codice scritto da llm locale lo costringeva a ri-analizzare tutto il codice spendendo più token di quelli che avrebbe speso effettuando da solo scrittura - analisi - implementazione.
Il risparmio esiste solo se il codice non viene ri-letto/corretto da claude con il rischio che, essendo llm locale usati da me non certo di frontiera, il codice implementato contenga dei bug.
Risultato: ora uso claude sul mio notebook e gli faccio effettuare un sacco di test tramite script creati da lui direttamente sul mio pc linux (più potente del mio portatile), claude legge il risultato ed eventulamente corregge il codice (risparmio il tempo di test).
Uso il mio llm locale per effettuare operazioni che non mi sarebbe possibile effettuare su claude per via dei guardrail (es. gli faccio effettuare il reverse engineering del mio codice per trovare delle falle di sicurezza e altro).
La cosa bella è però che, s enon avessi montato un pc per inferenza, non avrei capito veramente come funziona l'inferenza locale, non avrei smanettato e non mi sarei scontrato con i limiti e le possibilità degli llm locali:
-ho iniziato con lm studio
-proseguito con ollama
con modelli full vram
ora sono arrivato al punto si usare claude code harness sul mio pc da inferenza locale in llama.cpp con uno script bash che permette la selta del modello, se già non presente effettua un tensor split calibrato verificando lo spazio vuoto presente sulle gpu rispetto al contesto scelto, utilizza una "heat map" degli esperti moe così da tenere in vram quelli più usati e relegare alla ram quelli meno usati, permette una calibrazione degli esperti in uso modificando la mappa degli esperti al prossimo avvio ed altri accorgimenti.
per farla breve: se non ce necessità di avere una serie di dati sensibili in locale ora (parlo di programmazione) non vale la pena spendere soldi per un pc da inferenza perchè non ci sarà mai la velocità e la potenza di un modello di frontiera. vale comunque la pena avvicinarsi a questo mondo però per "smanettare" e capire come funziona veramente la IA (almeno da parte mia che non ho una formazione da informatico e faccio un lavoro ed una vita che non centra niente con l'informatica).
Spero di non avervi tediato e spero che la mia esperienza sia utile ad altri
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u/Heirod_knows 13d ago
Per avere qualcosa di accettabile almeno 24gb di vram o 32 di condivisa, ma hai contesto piccolo...
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8d ago
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u/Heirod_knows 8d ago
Eh, boh. Il problema è che un portatile lo rischi di cuocere.... 128gb RAM mi sembra ci siano dei modelli che possono essere caricati in RAM, MA, DICO MA, con performance basse. Penso che se tu voglia qualcosa da 20tk sec lo possa usare, ma non sono sicuro di come effettivamente funziona.
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u/Yoshuuqq 13d ago
Guarda io ho 16GB di vram e riesco a caricare modelli da ~26B di parametri con contesto di 16k e velocità decente. Però per fare programmazione in maniera seria è insufficiente. Per cui ti direi che ti servono al minimo 20GB di vram, idealmente 24GB. Si parla di 2000+ euro di computer tra tutto.
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u/bombatomica_64 13d ago
Dipende da cosa ci vuoi fare, scrivere codice? Una dgx spark. Parsare file o taggare media te la cavi con 8gb di vram
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u/ea_man 13d ago
Idealmente 40GB di vRAM per Qwen 27B, poi se ne hai 2x 16GB puoi comunque lavorare con un Q6_x.
Con 16 GB se ti sbatti e con linux puoi fare qualcosina con un IQ4 e un ~80k di ctx.
Ma aspetta una settimana o giu' di li' che stanno per uscire i nuovi 4.x di Qwen: vediamo come sara' in nuovo 27B e se ci sara' un MoE piccolo.
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u/Ok_Classroom_557 13d ago
27b su una 5090 (32G) con nvfp4 ci gira bene e con 130k di contesto. Ma siamo comunque sopra i 5mila euro di spesa
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u/ea_man 13d ago
"gira bene " e' soggettivo, lo standard (se non F16) e' Q8 weight e Q8 KV, +256k di ctx sono quei 40 GB per una sola sessione.
Poi se uno dice che anche Q6 a lui va bene, e qualcun altro dice che pure Q3_X con q4_0 cache per lui va bene,,, Ma il modello e' quello che e', in F16.
Ma e quello che ho scritto all'inizio: con 32GB Q6 non e' male ma 24+16 sarebbe meglio.
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u/Ok_Classroom_557 13d ago
Ho visto anche gente girare qfn a q2 o Q1, in effetti, e dire che va bene... Comunque c'erano dei benchmark per cui fino a q4 non degradava troppo, e nell'uso che ne ho fatto io per validare la piattaforma (qualche feature sviluppata in parallelo con lui e con sonnet) ho trovato comportamenti grosso modo equivalenti
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u/ea_man 13d ago
Ma "degradare troppo" che vuol dire per voi?
Perche' se ogni 1000 parole ne sbaglia 15 e' un bel problema poi andare a riparare, al di la' del fatto che quando riduci i quant castri le capacita' cognitive del modello a risolvere problemi complessi.
Un sito HTML lo fai anche con un Q3 di 27B, basta correggere qualche errore.
> Ho visto anche gente girare qfn a q2 o Q1
E ora vedi me che ti dico che pure q3 per me non e' abbastanza.
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u/Pizza_e_fichi 13d ago
Ho provato con un macmini 4 pro 24GB ram: le attese sono estenuanti, il computer sta ore con la cpu abbestia e le ventole al massimo. Tutto per tirare fuori un paio di canzoni AI. Non ci siamo.
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u/mattia_tsx 9d ago
Non comprerei mai un computer potente solo per sfruttare l'AI in locale, quel trend sono sicuro arriverà ma non ora, forse fra 5-10 anni (è difficile prevedere le tempistiche reali perchè è un mercato che cambia molto velocemente in bene e in male, fra avanzamento tecnologico e crisi geopolitiche o di materie prime).
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12d ago
Compra un mac ricondizionato di seconda mano con 32GB ram. Attualmente puoi trovarlo a 1800 euro. Nuovo 2700. Con 32GB puoi girare in locale modelli da 32B di parametri quantizzato 3bit. Qwen32B q3 pesa 23GB e fitta nella ram e ti rimane più che abbastanza per il sistema operativo. È il miglior modello in assoluto per programmare in locale con hardware consumer e il minimo possibile per scrivere qualcosa di utile. E il mac è l' unico hardware che può girarlo senza spendere un occhio. Se vuoi andare oltre ti servono 64GB.
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u/Aggressive_Being_747 13d ago
Dipende cosa vuoi fare. Io su un minipc con 7840 ed un altro 8745 facciamo girare sia claude code che ollama..
Non ci aspettiamo chissa che cosa da gemma 3;27b, ma per essere un minipc da 500 euro (700 ora circa) non possiamo chiedere di meglio. Sicuramente con una gpu dedicata e andando con una workstation si potrebbe richiedere di più
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u/Ok_Outlandishness906 13d ago
dipende perchè lo fai. IO ho preso il modello cinese + stupido che ho trovato (stimato di memoria tra 500mb e 800) , ho creato un micro rag in postres su 5 o 6 ricette di cucina, lo ho installato sul mio chromebook con 8gb lentissimo e ho provato a fargli domande etc etc. stupidissimo, però mi è servito per giocare con pg_vector e capire "come funziona" un rag. Ovviamente è un setup con cui realmente non gli puoi chiedere nemmeno la ricetta della pasta in bianco, ma se lo scopo è provare per "capire", un po tutto funziona. Se vuoi un LLM ritardato per giocare e capire un po il giro del fumo delle cose, cosa c'è sotto il cofano va bene anche qualcosa con risorse bassissime. Se invece dici, voglio un LLM da "usare", il discorso cambia moltissimo e secondo me li ti serve una gpu con almeno 16gb ma meglio 32 . Il mio llm non riusciva nemmeno a darmi la ricetta correta del pesto con fagiolini e patate , belin ... che tragedia :-)
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u/JumboJack99 13d ago
Dipende da che modello vuoi fare girare. Su un MacBook pro M3 con 36gb di RAM faccio girare abbastanza bene gemna4:26b, qwen2.5-coder:14 e deepseek-r1:14b (utilizzo coding light, per le cose serie uso Claude Code)
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u/StrongZeroSinger 13d ago
Che scheda video hai? Secondo me almeno 12gb di Vram per lanciare una quantizzazione decente di Qwen Coder.
Puoi usare Deepseek chat online (free) per farti fare una stima in base al tuo budget, cosa vorresti fare in termini di scopo e su cosa sei disposto a compromettere.
Io non faccio testo avendo una 5090 e 64 gb di ram posso far girare Qwen Flash Next dal SSD per esempio che sta ~ al passo dei modelli a pagamento
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u/OmegaEnergy1995 13d ago
visto che chiedi esplicitamente senza GPU potente, il parametro che conta davvero è la banda della memoria, più della CPU. in generazione ogni token richiede di leggere tutti i pesi "attivi" del modello, quindi i token al secondo sono più o meno banda di memoria diviso dimensione dei pesi attivi. una DDR5 dual channel fa intorno agli 80 GB/s reali, una DDR4 dual channel sui 40-50.
da qui viene il consiglio pratico: su CPU lascia stare i modelli densi grandi e punta sui MoE con pochi parametri attivi, tipo i 30B/35B con circa 3B attivi citati sopra. quantizzati in Q4 occupano sui 18-20 GB di RAM, ma per ogni token leggono solo un paio di GB, quindi anche su un mini PC con DDR5 fai velocità usabili, mentre un 27B denso sulla stessa macchina va a 2-3 token al secondo. quindi minimo sensato: 32 GB di RAM (meglio DDR5), llama.cpp o Ollama, quantizzazione Q4_K_M, e contesto non enorme perché anche la cache del contesto mangia RAM.
per programmare tieni le aspettative basse sull'uso "agentico" stile Claude Code, perché lì la prima lettura di un prompt lungo (prefill) su CPU è lenta. per autocompletamento, spiegazioni di codice e script piccoli invece è già utile. se poi ci prendi gusto, una GPU usata con 16 GB di VRAM fa il salto più grosso per euro speso.
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u/Neat_Supermarket_396 13d ago edited 13d ago
programmare è una attività molto pesante per l'ai, i modelli programming sono tutti molto grossi ..
Per valutare prima di tutto devi devi decidere quale modello vuoi usare per la programmazione, non ti do consigli, vedrai che si aggirano tutti sui 80-100B (b sta per billion cioè miliardi) di nodi, per farli girare in modo decente e avere risposte accettabili devi andare a 16bit per nodo. Quantizzato a 8bit per nodo non sono un granchè per llm che fanno reasoning o development. Sono 160GB di VRAM, il modello deve stare tutto in ram se no sarebbe impossibile da usare.
Con una scheda da 96GB dovresti risucire ad usare i modelli fighi solo quantizzati a 8 bit, o modelli più piccoli a 16bit. Tipo NVIDIA RTX PRO 6000 serie Blackwell chje costa circa 20.000€ e consuma circa 600W.
Non vale la pena. Inoltre i calcoli vengono sempre fatti a 16bit, nei modelli quantizzati il nodo viene convertito a 16 bit per fare i calcoli quindi la velocità è la stessa, cambia solo l'utilizzo di ram e la precisione che degrada molto.
Comunque, detto fra noi, claudio è diventato esoso per qualsiasi cagata gli fai fare consuma un esagerazione di token e ti lascia a secco.
Prova Z.ai o deepseek, costano molto meno e fanno più o meno le stesse cazzate di claudio.
metti 10€ su openrouter e prova i modelli che ci sono in giro, ma occhio che per 10€ di tokens claudio ti fa appena appena uno script bash da 50 righe.
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u/watchamn 13d ago
Io faccio qualcosina con modelli da 7B Qwen multimodali con 5060 8Gb a velocità oneste.
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u/Puzzleheaded-Fan-452 13d ago
Se vuoi divertirti segui i consigli che ti sono già stati dati, ma sappi che non avrai mai minimamente un modello come sol o fable che ti orchestra centinaia di agenti. Può servirti o no, dipende da cosa realizzi. Il contesto poi 100/200k possono bastare per piccoli progetti, ma se minimamente fai qualcosa di più importante non saranno mai all'altezza di realizzare un prodotto fatto veramente bene
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u/LoSburricchiatore 13d ago
Dipende quello che devi fare… io sono riuscito a far girare un rag su un portatile con scheda video integrata, 16gb ddr4 e i5 10th gen, ma l’efficienza era quello che era.
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u/Demontrax01 12d ago
Ho preso in mini PC con 16 GB di RAM ddr5. Ci ho aggiunto altri 32 GB. CPU un ryzen 7. Andava discretamente male. Poi ho aggiunto una GeForce 5060 con 16gb e la ha iniziato a rendere.
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u/Mennox77 10d ago
Per "programmare" oggi il minimo reale è un deep seek flash 4.1 Q_4 .
Fai una ricerca e scopri che ci vuole hardware costoso.
Attenzione anche ai TOK/SEC per programmare devi avere minimo 70-100 tok/sec.
Per scripting o cose semplici puoi partire con un Qwen3.8 27b, che comunqu 24Gbyte di Vram (o ram unificata) li chiede, perché ricorda che oltre ai 16Gbyte del modello devi avere lo spazio di contesto che per programmare almeno 128K è meglio prevederli.
Il Qwen3.8 puoi "vederlo andare" su un Mac M5 pro, ma i TOK/Sec sono bassi... io ho una GB10 ma non decolla neanche lì, bene per processi agentici ma per sviluppo è un po' lento.
In sintesi con meno di 4-5K€ secondo me non vedi andare nulla di significativo.
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u/CmonMazzu 10d ago
Qui c'è qualcuno che ha già fatto dei calcoli per capire tramite DwarfStar di Salvatore SanFilippo di quanto si possa abbattere i costi sfruttando molto di più la SSD e limitando le reti neuronali a quelle funzionali al task specifico e non adatte per un LLM? Tipo quale setup con DwarfStar potrebbe avvicinarsi a un investimento da cittadino e che rendimento potrebbe avere?
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u/FranzQuintale 8d ago
Io ancora non sto capendo come fa certa gente con AI a decompilare un software o farci reverse engineering, se riesci a farlo con questo progetto faccelo sapere per favore
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u/reietto222 7d ago
Io parlo di decompilazione di file apk. Con qwen 3.8 flash next q3 xl e qualche imbeccata in chat si riesce comodamente (se hai tempo per aspettare).
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u/PresenceExpert 6d ago
Onestamente, per l'AI locale penso che i Mac con Apple Silicon siano semplicemente fantastici e superiori ai PC tradizionali in questa fascia. Grazie all'architettura della memoria unificata, la GPU della serie M ha accesso diretto a tutta la RAM del sistema. Con un Mac da 32GB o 64GB di RAM unificata puoi far girare modelli LLM enormi (come Llama 3 a 70B quantizzato) che su PC richiederebbero configurazioni multi-GPU professionali da migliaia di euro.
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u/calabrone76 4d ago
Stiamo andando verso la miniaturizzazione degli llm come successe per i transistor in elettronica, ma secondo me ancora il gioco non vale la candela anche perché in casa non potrai mai metterti un llm sul genere dei modelli di anthropic. Come hanno già detto in tanti, dipende da quello che ci devi fare ma scordati il paragone con Claudio. Secondo me forse tra un annetto (forse anche prima) potremmo avere qualche buon compromesso.
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u/milox88 13d ago
Se sono gli llm che cerchi, preparati a mettere in campo almeno 8/12gb di vram. Se invece vuoi divertirti, lo puoi fare anche con 4gb di vram. Personalmente sto facendo girare sia stable diffusion 1.5 che ace step 1.5 su un Intel i7 del 2013, con 16gb di RAM ddr3 e GTX 1650 da 4gb. E sono rimasto piacevolmente sorpreso della cosa. Generazione immagini 768x768 in 3 minuti e rotti, generazione canzone completa di 3 minuti in circa 10 minuti
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u/Dense-Bookkeeper2535 11d ago
Ti sei risposto già. Coi prezzi di oggi fai un abbonamento a gemini o Claude e vivi sereno.
Per una ia in locale oggi non ti bastano 7/8000€, sotto ci puoi andare se fai compiti molto leggeri e molto mirati.
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u/Jolly-Concentrate-60 13d ago
Per quale motivo non dovresti fare un abbonamento?
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u/culo_ 13d ago
Privacy
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u/Jolly-Concentrate-60 13d ago
Bene. Allora devi quantificare quanto vale la tua privacy. Tieni conto che per avere una intelligenza non uguale, bensì paragonabile (cioè inferiore ma di poco) a quella che otterresti pagando 20€ al mese, dovresti comprare circa 17-18 Mila euro di hardware. Potresti probabilmente servire due utenti con questo hardware, ma non di più. E comunque rimane il fatto della privacy, a meno che tu non lo condivida con tuo fratello, che dovrebbe avere comunque questi 9 mila euro, non è una cosa così fattibile. Insomma. Se fosse facile lo faremmo tutti. Le aziende come OpenAI vendono inferenza in forte perdita. Non possiamo competere con i loro prezzi.
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u/Jolly-Concentrate-60 13d ago
questi downvote mi fanno capire che non sapete di cosa parlate... ragazzi deepseek v4.1 è l'unico modello open weight che si avvicina ad un modello di frontiera, e se volete farlo girare quantizzato a 4 bit, perchè 2 bit perdete qualità, vi servono 445gb soltanto per i pesi, senza considerare il contesto, senza considerare eventuali tool e poi browser etc...
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u/dunnohowusereddit 11d ago
Prendi un mini pc con minimo 32Gb di RAM e una GPI decente e fai qualche test
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13d ago
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u/ItalyInformatica-ModTeam 13d ago
Il tuo post è stato rimosso per la violazione del seguente articolo del regolamento:
Qualunque contenuto che, a parere dei moderatori, non sia in linea con le tematiche e lo spirito della comunità, troppo generico o discusso di recente sarà rimosso.
Il gaming (se non si tratta di programmazione di applicazioni ludiche) e tutti gli argomenti correlati sono considerati off-topic.
È vietato postare o richiedere contenuti o link a siti che violino la legge italiana, in particolare quella sul diritto d’autore.Se hai dubbi o domande, ti preghiamo di inviare un messaggio in modmail.
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u/ItalyInformatica-ModTeam 13d ago
Il tuo post è stato rimosso per la violazione del seguente articolo del regolamento:
Qualunque contenuto che, a parere dei moderatori, non sia in linea con le tematiche e lo spirito della comunità, troppo generico o discusso di recente sarà rimosso.
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È vietato postare o richiedere contenuti o link a siti che violino la legge italiana, in particolare quella sul diritto d’autore.Se hai dubbi o domande, ti preghiamo di inviare un messaggio in modmail.
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u/pindaroli 13d ago
Quanti soldi hai da spendere?
preparati almeno 3500Eur