LLM

Dato che Ollama standard non dispone di una API diretta per il ricalcolo del ranking (reranking), dovrai implementare il reranking utilizzando Qwen3 Reranker in GO generando embedding per le coppie query-documento e assegnando loro un punteggio.

In questo test sto confrontando come diversi LLM ospitati su Ollama traducono una pagina Hugo dall’inglese al tedesco.

Questo piccolo esempio di codice Go per il Reranking chiama Ollama per generare gli embedding per la query e per ciascun documento candidato, ordinando poi in ordine decrescente in base alla similarità coseno.

I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime uscite della famiglia Qwen, progettati specificamente per compiti avanzati di incorporazione (embedding), recupero (retrieval) e riordinamento (reranking) del testo.

Come le lane PCIe influenzano le prestazioni degli LLM? Dipende dal compito. Per l’addestramento e l’inferenza multi-GPU, la riduzione delle prestazioni è significativa.

Nella libreria dei modelli Ollama ci sono modelli in grado di convertire contenuti HTML in Markdown, che è utile per compiti di conversione del contenuto. Questa guida fa parte del nostro Strumenti per la Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.

• Search è ideale per il recupero rapido e diretto di informazioni utilizzando parole chiave.
• Deep Search eccelle nella comprensione del contesto e dell’intento, fornendo risultati più pertinenti e completi per query complesse.

Elencherò qui alcuni strumenti di coding assistito dall’IA e Assistenti di Coding AI e i loro aspetti positivi.

L’uso degli LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU fantastico. Ecco un elenco se LLM provider in the cloud con gli LLM che ospitano.

Ho un’ipotesi da testare: se utilizzare TUTTI i core su un processore Intel aumenterebbe la velocità degli LLM? Mi sta infastidendo il fatto che il nuovo modello gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17 GB su ollama) non si adatti ai 16 GB di VRAM della mia GPU, e venga eseguito parzialmente sul CPU.

Nel mezzo del caos del mondo moderno qui sto confrontando le specifiche tecniche di diverse schede adatte a compiti legati all’AI (Deep Learning, Rilevamento Oggetti e LLMs). Sono però tutte incredibilmente costose.

Questa guida spiega come Ollama gestisce le richieste parallele (concorrenza, code e limiti delle risorse) e come ottimizzarla utilizzando la variabile d’ambiente OLLAMA_NUM_PARALLEL (e i relativi parametri).

La programmazione a “vibe” è un approccio alla programmazione guidato dall’IA in cui gli sviluppatori descrivono la funzionalità desiderata in linguaggio naturale e lasciano che gli strumenti di IA generino il codice automaticamente, con una scrittura diretta minima.

DeepSeek’s prima generazione di modelli di ragionamento con prestazioni paragonabili a quelle di OpenAI-o1, inclusi sei modelli densi distillati da DeepSeek-R1 basati su Llama e Qwen.

Questa scheda di riferimento per Ollama CLI si concentra sui comandi che utilizzi ogni giorno (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, gestione dei modelli e flussi di lavoro comuni), con esempi pronti per il copia-incolla.

Non molto tempo fa è stato rilasciato. Veniamo al punto e testiamo come si comporta Mistral Small rispetto ad altri LLM.