AI

L’API di ricerca web di Ollama ti permette di integrare LLM locali con informazioni in tempo reale dal web. Questa guida ti mostra come implementare le capacità di ricerca web in Go, dal semplice utilizzo dell’API alle funzionalità complete degli agenti di ricerca.

Il mercato della memoria sta vivendo una volatilità dei prezzi senza precedenti alla fine del 2025, con un aumento drammatico dei prezzi della RAM su tutti i segmenti: prezzi della RAM in aumento.

Deployimento locale di LLMs è diventato sempre più popolare mentre gli sviluppatori e le organizzazioni cercano una maggiore privacy, una ridotta latenza e un maggiore controllo sulla loro infrastruttura AI.

Con l’aumento della complessità dei carichi di lavoro di AI e ML, è diventato più urgente il bisogno di sistemi di orchestrazione robusti. La semplicità, le prestazioni e la concorrenza di Go lo rendono una scelta ideale per costruire lo strato di orchestrazione dei pipeline ML, anche quando i modelli stessi sono scritti in Python.

Embeddingi cross-modal rappresentano un passo avanti significativo nell’intelligenza artificiale, consentendo di comprendere e ragionare su diversi tipi di dati all’interno di uno spazio di rappresentazione unificato.

La democratizzazione dell’AI è arrivata. Con modelli open source come Llama 3, Mixtral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo i costi mentre mantengono il pieno controllo sulla privacy dei dati e sull’implementazione.

Generazione Rafforzata con Recupero (RAG) ha evoluto molto al di là della semplice ricerca per similarità vettoriale. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG rappresentano l’avanguardia di queste capacità.

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.

Configurazione delle dimensioni del contesto in Docker Model Runner è più complessa di quanto dovrebbe essere.

Black Forest Labs ha rilasciato FLUX.1-Kontext-dev, un avanzato modello AI image-to-image che migliora le immagini esistenti utilizzando istruzioni testuali.

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.

L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.

Immich è una soluzione rivoluzionaria, open-source e autoospitata per la gestione di foto e video che ti dà il pieno controllo sui tuoi ricordi. Con funzionalità paragonabili a quelle di Google Photos, tra cui il riconoscimento facciale alimentato dall’intelligenza artificiale, la ricerca intelligente e il backup automatico dal telefono, tutto mantenendo i tuoi dati privati e sicuri sul tuo server.

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).

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.

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.