AI

I sistemi LLM falliscono in modi che il monitoraggio tradizionale delle API non riesce a rilevare: le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si satura molto prima che la CPU appaia occupata e la latenza esplode a livello di batching anziché a livello dell’applicazione.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

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.

Eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) localmente offre privacy, funzionalità offline e costi zero per le API. Questo benchmark rivela esattamente cosa ci si può aspettare da 14 popolari LLM su Ollama con una RTX 4080.

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

Open WebUI è una potente, estensibile e ricca di funzionalità interfaccia web autoospitata per interagire con i grandi modelli linguistici.

La comunità tecnologica di Melbourne continua a prosperare nel 2026 con un’impressionante serie di conferenze, incontri e workshop che coprono sviluppo software, calcolo cloud, AI, cybersecurity e tecnologie emergenti.

vLLM è un motore di inferenza e servizio ad alto throughput e a basso consumo di memoria per modelli linguistici su larga scala (LLM), sviluppato dal laboratorio Sky Computing dell’Università della California, 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?