Integra Ollama con Go: guida all'SDK, esempi e best practice per la produzione.
Questo documento fornisce un’overview completa degli SDK Go per Ollama disponibili e confronta i loro set di funzionalità.
Confronto della velocità, dei parametri e delle prestazioni di questi due modelli
Ecco un confronto tra Qwen3:30b e GPT-OSS:20b che si concentra su seguito delle istruzioni e parametri di prestazione, specifiche e velocità.
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.
Un paio di modi per ottenere un output strutturato da Ollama
Modelli di grandi dimensioni (LLMs) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’app. Questo è LLM Structured Output.
Il mio test della pianificazione del modello ollama
Ecco che confronto quanta VRAM la nuova versione di Ollama alloca per il modello rispetto alla versione precedente di Ollama. La nuova versione è peggio.
La mia opinione sull'attuale stato dello sviluppo di Ollama
Ollama ha rapidamente diventato uno degli strumenti più popolari per eseguire i modelli LLM localmente. La sua semplice CLI e la gestione semplificata dei modelli l’hanno resa un’opzione di riferimento per gli sviluppatori che desiderano lavorare con i modelli AI al di fuori del cloud.
Panoramica rapida delle interfacce utente più prominenti per Ollama nel 2025
Locally hosted Ollama consente di eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni sul proprio computer, ma l’utilizzo tramite riga di comando non è particolarmente utente-friendly. Ecco diversi progetti open-source che forniscono interfacce simili a ChatGPT che si connettono a un Ollama locale.
Confronto di strumenti e linguaggi per l'ingegneria del software
La lettera The Pragmatic Engineer pubblicata un paio di giorni fa presenta statistiche di un sondaggio sull’[popolarità dei linguaggi di programmazione, IDE e strumenti AI e altri dati per la metà del 2025.
Nel luglio 2025, presto dovrebbe essere disponibile
Nvidia sta per rilasciare NVIDIA DGX Spark - un piccolo supercomputer AI basato sull’architettura Blackwell con 128+GB di RAM unificata e un’efficienza AI di 1 PFLOPS. Un dispositivo interessante per eseguire LLM.
L'implementazione di RAG? Ecco alcuni frammenti di codice in Go - 2...
Poiché l’Ollama standard non dispone di un’API di reranking diretta, sarà necessario implementare reranking utilizzando Qwen3 Reranker in GO generando gli embedding per le coppie query-documento e valutandoli.
Un po' di tempo fa ho addestrato un riconoscitore oggetti AI
Un freddo giorno d’inverno a luglio… che è in Australia… ho avuto un forte bisogno di addestrare un modello AI per rilevare barre di armatura in calcestruzzo non chiuse…
qwen3 8b, 14b e 30b, devstral 24b, mistral small 24b
In questo test sto confrontando come diversi LLM ospitati su Ollama traducono una pagina Hugo dall’inglese al tedesco.
L'implementazione di RAG? Ecco alcuni snippet di codice in Golang.
Questo piccolo Esempio di codice Go per il rirango è che chiama Ollama per generare embedding per la query e per ogni documento candidato, poi ordinando in ordine discendente per similarità coseno.
Stai pensando di installare una seconda GPU per i modelli LLM?
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.
LLM per estrarre testo da HTML...
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.
Quanto sono diverse?
