Impara a configurare l'ambiente Linux per il lavoro di data science
Linux è diventato il sistema operativo di fatto per i professionisti del data science, offrendo flessibilità senza pari, prestazioni elevate e un’ampia ecosistema di strumenti.
Accelerare FLUX.1-dev con la quantizzazione GGUF
FLUX.1-dev è un potente modello di generazione di immagini da testo che produce risultati straordinari, ma il suo requisito di memoria di 24GB+ rende difficile il suo utilizzo su molti sistemi. Quantizzazione GGUF di FLUX.1-dev offre una soluzione, riducendo l’utilizzo della memoria del circa 50% mantenendo comunque una buona qualità delle immagini.
Configurare le dimensioni del contesto in Docker Model Runner con soluzioni alternative
Configurazione delle dimensioni del contesto in Docker Model Runner è più complessa di quanto dovrebbe essere.
Modello AI per l'aumento di immagini con istruzioni testuali
Black Forest Labs ha rilasciato FLUX.1-Kontext-dev, un avanzato modello AI image-to-image che migliora le immagini esistenti utilizzando istruzioni testuali.
Abilita l'accelerazione GPU per Docker Model Runner con supporto NVIDIA CUDA
Docker Model Runner è lo strumento ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.
Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
Benchmark GPT-OSS 120b su tre piattaforme AI
Ho trovato alcuni interessanti test di prestazioni su GPT-OSS 120b in esecuzione su Ollama su tre diversi piattaforme: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio e RTX 4080. Il modello GPT-OSS 120b della libreria Ollama pesa 65 GB, il che significa che non si adatta alla VRAM da 16 GB di un RTX 4080 (o al più recente RTX 5080).
Costruisci server MCP per assistenti AI con esempi in Python
Il Model Context Protocol (MCP) sta rivoluzionando il modo in cui gli assistenti AI interagiscono con le fonti di dati esterne e gli strumenti. In questa guida, esploreremo come costruire server MCP in Python, con esempi focalizzati sulle capacità di ricerca web e scraping.
Riferimento rapido per i comandi di Docker Model Runner
Docker Model Runner (DMR) è la soluzione ufficiale di Docker per eseguire modelli AI localmente, introdotta ad aprile 2025. Questa guida rapida fornisce un riferimento veloce per tutti i comandi essenziali, le configurazioni e le best practice.
Confronta Docker Model Runner e Ollama per LLM locali
Running large language models (LLMs) locally ha guadagnato popolarità per la privacy, il controllo dei costi e le capacità offline. Il panorama è cambiato significativamente ad aprile 2025 quando Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), la sua soluzione ufficiale per il deployment dei modelli AI.
I chip specializzati stanno rendendo l'inferenza dell'AI più veloce e economica.
Il futuro dell’AI non riguarda solo modelli più intelligenti modelli — riguarda il silicio più intelligente.
L’hardware specializzato per l’inferenza LLM sta guidando una rivoluzione simile a quella del mining del Bitcoin verso gli ASIC.
Disponibilità, prezzi al dettaglio in sei paesi e confronto con Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark è reale, in vendita il 15 ottobre 2025, e rivolto agli sviluppatori CUDA che necessitano di lavori locali su LLM con un NVIDIA AI stack integrato. Prezzo MSRP USA $3.999; il prezzo al dettaglio in UK/DE/JP è più alto a causa dell’IVA e dei canali. I prezzi indicativi pubblici in AUD/KRW non sono ancora ampiamente disponibili.
Integra Ollama con Go: guida all'SDK, esempi e migliori pratiche per la produzione.
Questo documento fornisce un overview completo dei disponibili Go SDKs per Ollama e confronta i loro set di funzionalità.
Confronto della velocità, dei parametri e delle prestazioni di questi due modelli
Ecco un confronto tra Qwen3:30b e GPT-OSS:20b
che si concentra su seguire le istruzioni e sulle prestazioni, specifiche e velocità:
Non molto bello.
Ollama’s GPT-OSS models presentano problemi ricorrenti nel gestire l’output strutturato, specialmente quando utilizzati con framework come LangChain, OpenAI SDK, vllm e altri.
