Open Source

Eseguire grandi modelli linguistici localmente ti offre privacy, capacità offline e zero costi API. Questo benchmark rivela esattamente cosa si può aspettare da 9 modelli popolari LLMs su Ollama su un RTX 4080.

L’ecosistema Python questo mese è dominato da Claude Skills e dagli strumenti per agenti AI. Questo riepilogo analizza le repository Python più popolari 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.

Questo completo guida fornisce un background e un dettagliato confronto tra Anaconda, Miniconda e Mamba - tre potenti strumenti che sono diventati essenziali per gli sviluppatori Python e i data scientist che lavorano con dipendenze complesse e ambienti di calcolo scientifico.

Il paesaggio dei server di visualizzazione Linux si è evoluto in modo drammatico negli ultimi dieci anni. Wayland, che ha avuto inizio come un ambizioso progetto per sostituire il vecchio X11 (X Window System), è diventato ora il predefinito su importanti distribuzioni Linux.

Uno degli strumenti più essenziali per gli utenti Linux è l’emulatore di terminale.

PDFMiner.six è una potente libreria Python per l’estrazione del testo, dei metadati e delle informazioni sul layout da documenti PDF.

Playwright è un potente framework moderno per l’automazione del browser che rivoluziona lo scraping web e i test end-to-end.

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

Quando si lavora con i Large Language Models in produzione, ottenere output strutturati e sicuri dal punto di vista dei tipi è fondamentale. Due framework popolari - BAML e Instructor - adottano approcci diversi per risolvere questo problema.

Managing Go projects deve essere effettuato in modo efficace comprendendo come gli spazi di lavoro organizzano il codice, le dipendenze e gli ambienti di compilazione.

I gestori di pacchetti universali hanno trasformato la distribuzione del software su Linux, rendendo la compatibilità tra diverse distribuzioni una realtà. Snap e Flatpak sono emersi come le soluzioni principali, ciascuna portando filosofie distinte per risolvere il problema delle dipendenze e la frammentazione delle distribuzioni.

Strutturare un progetto Go in modo efficace è fondamentale per la manutenibilità a lungo termine, la collaborazione in team e la scalabilità. A differenza dei framework che impongono layout di directory rigidi, Go accetta la flessibilità—ma con questa libertà arriva anche la responsabilità di scegliere modelli che soddisfano i bisogni specifici del tuo progetto.

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.

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