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 in locale, ma abilitare l’accelerazione GPU di NVidia in Docker Model Runner richiede una configurazione specifica.
Riduci i costi delle LLM dell’80% con un’ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è la competenza fondamentale che distingue le applicazioni LLM economicamente efficienti dagli esperimenti che prosciugano il budget.
Benchmark GPT-OSS 120b su tre piattaforme AI
Ho trovato alcuni interessanti test sulle prestazioni di GPT-OSS 120b in esecuzione su Ollama su tre diversi piattaforme: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, e RTX 4080. Il modello GPT-OSS 120b dalla 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.
Python per convertire HTML in Markdown pulito e pronto per l'LLM
Conversione di HTML in Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro di sviluppo moderni, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo. Questa guida fa parte del nostro Strumenti di Documentazione nel 2026: Markdown, LaTeX, PDF e Flussi di Lavoro per la Stampa hub.
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 nel aprile 2025. Questo foglio di riferimento fornisce un rapido riferimento 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 si è notevolmente modificato nel aprile 2025 quando Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), la sua soluzione ufficiale per il deployment di modelli AI.
Le ASIC e il silicio personalizzato aumentano la velocità e l'efficienza dell'inferenza dei modelli LLM
Il futuro dell’AI non riguarda solo modelli più intelligenti. Riguarda anche il silicio che corrisponde al modo in cui questi modelli vengono effettivamente serviti. L’hardware specializzato per l’inferenza LLM sta seguendo un percorso simile al passaggio del mining di Bitcoin dalle GPU agli ASIC appositamente progettati, sebbene con vincoli più stringenti poiché i modelli e le ricette di precisione continuano a evolversi.
Disponibilità, prezzi al dettaglio reali in sei Paesi e confronto con Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark è reale, in vendita dal 15 ottobre 2025, e pensato per gli sviluppatori CUDA che hanno bisogno di un lavoro locale con LLM dotato di uno stack NVIDIA AI integrato. Il prezzo suggerito al pubblico negli Stati Uniti è di 3.999 $; il prezzo al dettaglio nel Regno Unito/Tedesca/Giappone è più alto a causa dell’IVA e dei canali di distribuzione. I prezzi al dettaglio pubblici in AUD/KRW non sono ancora ampiamente pubblicati.
Confronto di velocità, parametri e prestazioni di questi due modelli
Ecco un confronto tra Qwen3:30b e GPT-OSS:20b, focalizzato sul rispetto delle istruzioni, sui parametri di prestazioni, sulle specifiche e sulla velocità.
+ Esempi Specifici Utilizzando LLM Pensanti
In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso l’HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.
Non molto bello.
Ollama’s GPT-OSS models presentano frequenti problemi nel gestire l’output strutturato, specialmente quando vengono utilizzate con framework come LangChain, OpenAI SDK, vllm e altri.
API leggermente diverse richiedono un approccio speciale.
Ecco un confronto a fianco del supporto per l’output strutturato (ottenere JSON affidabili) presso i principali provider di LLM, oltre a esempi minimi in Python
Alcuni modi per ottenere output strutturati da Ollama
Modelli di Linguaggio su Larga Scala (LLM) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’applicazione. Questo è l’Output Strutturato degli LLM.
