API

Guida rapida per Vane (Perplexica 2.0) con Ollama e llama.cpp

Guida rapida per Vane (Perplexica 2.0) con Ollama e llama.cpp

Ricerca AI auto-ospitata con LLM locali

Vane è una delle voci più pragmatiche nel settore della “ricerca AI con citazioni”: un motore di risposta ospitato autonomamente che combina il recupero live sul web con LLM locali o cloud, mantenendo l’intera stack sotto il tuo controllo.

Guida rapida a llama.cpp con CLI e Server

Guida rapida a llama.cpp con CLI e Server

Come installare, configurare e utilizzare OpenCode

Torno sempre su llama.cpp per l’inferenza locale: offre un controllo che Ollama e altri astraggono, e semplicemente funziona. È facile eseguire modelli GGUF in modo interattivo con llama-cli o esporre un’API HTTP compatibile con OpenAI con llama-server.

Airtable per sviluppatori e DevOps - Piani, API, Webhook e esempi in Go/Python

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Airtable - Limiti del piano gratuito, API, webhooks, Go & Python.

Airtable è meglio considerata come una piattaforma low-code costruita intorno a un’interfaccia collaborativa “simile a un foglio di calcolo” - ideale per creare rapidamente strumenti operativi (tracciatori interni, CRM leggeri, pipeline di contenuti, code di valutazione AI) dove gli sviluppatori non devono un’interfaccia amichevole, ma gli sviluppatori necessitano anche di un’API per l’automazione e l’integrazione.

BAML vs Insegnante: Output di LLM Strutturati

BAML vs Insegnante: Output di LLM Strutturati

Output sicuri dal punto di vista del tipo di LLM con BAML e Instructor

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.

Struttura di un Progetto Go: Pratiche e Pattern

Struttura di un Progetto Go: Pratiche e Pattern

Struttura i tuoi progetti Go per scalabilità e chiarezza

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.

Aggiungere Swagger al tuo Go API

Aggiungere Swagger al tuo Go API

Generare automaticamente i documenti OpenAPI dagli annotazioni del codice

La documentazione API è fondamentale per qualsiasi applicazione moderna, e per Go APIs Swagger (OpenAPI) è diventato lo standard dell’industria. Per gli sviluppatori Go, swaggo fornisce una soluzione elegante per generare una documentazione API completa direttamente dalle annotazioni del codice.

Ollama vs vLLM vs LM Studio: il metodo migliore per eseguire LLM in locale nel 2026?

Ollama vs vLLM vs LM Studio: il metodo migliore per eseguire LLM in locale nel 2026?

Confronta i migliori strumenti di hosting locale per LLM nel 2026: maturità dell'API, supporto hardware, tool calling e casi d'uso reali.

L’esecuzione di LLM in locale è ora pratica per sviluppatori, startup e persino team aziendali.
Ma la scelta dello strumento giusto — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI o altri — dipende dai tuoi obiettivi: