LLM

L’inferenza LLM sembra “solo un’altra API” — finché non si verificano picchi di latenza, si formano code, e i tuoi GPU rimangono al 95% di memoria senza spiegazione apparente.

OpenClaw è un assistente AI autoospitato progettato per funzionare con runtime locale LLM come Ollama o con modelli basati su cloud come Claude Sonnet.

La maggior parte delle configurazioni locali di AI inizia nello stesso modo: un modello, un runtime e un’interfaccia di chat.

Temporal è un motore open-source, enterprise-grade per i flussi di lavoro che consente agli sviluppatori di costruire applicazioni di flusso di lavoro durature, scalabili e tolleranti ai guasti utilizzando linguaggi di programmazione familiari come Go.

LLM systems falliscono in modi che la tradizionale monitorizzazione degli API non riesce a rilevare — le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si saturano molto prima che il CPU appaia occupata, e la latenza aumenta a livello di batching anziché a livello di applicazione. Questa guida copre una strategia end-to-end strategia di osservabilità per l’inferenza degli LLM e le applicazioni LLM: cosa misurare, come strumentarla con Prometheus, OpenTelemetry e Grafana, e come distribuire la pipeline di telemetria su larga scala.

Chunking è il parametro iperparametrico più sottovalutato nel Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG): determina in silenzio ciò che il tuo LLM “vede”, quanto diventa costosa l’ingestione, e quanto del contesto dell’LLM bruci per ogni risposta.

Osservabilità è il fondamento dei sistemi di produzione affidabili.

Senza metriche, dashboard e allertamenti, i cluster Kubernetes diventano instabili, i carichi di lavoro per l’AI falliscono in silenzio e le regressioni di latenza passano inosservate finché gli utenti non si lamentano.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

L’hosting self-hosted di LLM mantiene i dati, i modelli e l’inferenza sotto il tuo controllo: un percorso pratico verso sovrainità AI per team, aziende e nazioni.

Eseguire grandi modelli linguistici in locale ti offre privacy, capacità offline e zero costi API. Questo benchmark rivela esattamente cosa si può aspettare da 14 modelli popolari LLMs su Ollama su un RTX 4080.

L’ecosistema Python di questo mese è dominato da Claude Skills e dagli strumenti per agenti AI. Questa panoramica analizza i repository Python più in tendenza su GitHub.

L’ecosistema Rust sta esploso con progetti innovativi, in particolare negli strumenti per la codifica AI e nelle applicazioni per terminale. Questo riepilogo analizza i repository Rust più popolari su GitHub di questo mese.

L’ecosistema Go continua a prosperare grazie a progetti innovativi che spaziano dall’AI, alle applicazioni auto-hosted e all’infrastruttura per sviluppatori. Questa panoramica analizza i repository Go più popolari su GitHub di questo mese.

Open WebUI è una potente, estensibile e ricca di funzionalità interfaccia web autoospitata per interagire con i grandi modelli linguistici.