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Rust per inference edge di modelli leggeri: quando la performance supera la produttività di Python

Rust per inference edge di modelli AI leggeri: Candle, Burn, ort. Confronto con Python su latenza, memoria, deploy. Casi d'uso reali per modelli embedding e classificazione.

Ho fatto la prima porting di un servizio di embedding da Python a Rust il 12 aprile 2026, sulla mia sandbox di sperimentazione, con un obiettivo misurabile: capire quanto margine di performance c'è davvero fra i due linguaggi per inference di modelli leggeri (100-500M parametri), e dove vale la pena investire le 5-10x ore di sviluppo che Rust richiede rispetto a Python. L'ambiente di test è una coppia di container su Hetzner CPX31 (4 vCPU AMD EPYC, 8 GB RAM DDR5, 160 GB NVMe, Debia... continua a leggere