LLM

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’auto-ospedalizzazione degli LLM mantiene dati, modelli e inferenza sotto il tuo controllo: una via pratica per la sovranità dell’IA per team, imprese e nazioni.

Esecuzione locale di grandi modelli linguistici (LLM) garantisce riservatezza, funzionamento offline e zero costi di API. Questo benchmark rivela esattamente cosa ci si può aspettare da 14 popolari LLM su Ollama su una RTX 4080.

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

La pagina dei trend di Rust di questo mese si legge come una mappa dell’infrastruttura per agenti: browser, sandbox, motori di ricerca e livelli di memoria costruiti per gli agenti di IA, affiancati dai consolidati framework per desktop e sviluppo di giochi. Questa panoramica analizza i principali repository Rust in trend su GitHub di questo mese.

L’ecosistema Go continua a prosperare, e la classifica di tendenza di questo mese è ricca di infrastrutture per agenti AI. Questa panoramica analizza i repository Go più in tendenza su GitHub di questo mese.

Open WebUI è un’interfaccia web self-hosted potente, estensibile e ricca di funzionalità per l’interazione con i grandi modelli linguistici.

vLLM è un motore di inferenza e serving ad alto throughput ed efficiente in termini di memoria per i Large Language Models (LLM), sviluppato dal Sky Computing Lab dell’UC Berkeley.

L' NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) è ora disponibile in Australia nei principali rivenditori di PC con scorte locali. Se segui le prezzi e disponibilità globali del DGX Spark, sarà interessante sapere che i prezzi in Australia variano da 6.249 a 7.999 AUD a seconda della configurazione di archiviazione e del rivenditore.

La proliferazione del contenuto generato dall’IA ha creato una nuova sfida: distinguere la scrittura umana autentica da “AI slop” - testo sintetico di bassa qualità, prodotto in massa.

Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli auto-hostati?

Quando si lavora con i Large Language Models (LLM) in produzione, ottenere output strutturati e type-safe è fondamentale. Due framework popolari - BAML e Instructor - adottano approcci diversi per risolvere questo problema.

Scegliere il miglior LLM per Cognee richiede di bilanciare la qualità della costruzione del grafo, i tassi di allucinazione e i vincoli hardware. Cognee eccelle con modelli più grandi a bassa allucinazione (32B+) tramite Ollama ma le opzioni di dimensioni medio-piccole funzionano per le configurazioni più leggere.

La libreria Python di Ollama include ora funzionalità native di ricerca web Ollama. Con sole poche righe di codice, puoi migliorare i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le allucinazioni e migliorando l’accuratezza.

La scelta del giusto vettore store può fare la differenza per le prestazioni, i costi e la scalabilità della tua applicazione RAG. Questo confronto completo copre le opzioni più popolari nel 2024-2025.