Mastri deployment locale LLM con 12+ strumenti confrontati
Deployimento locale di LLMs è diventato sempre più popolare mentre sviluppatori e organizzazioni cercano una maggiore privacy, una ridotta latenza e un maggiore controllo sulla propria infrastruttura AI.
Distribuisci l'AI aziendale su hardware a basso costo con modelli open source
La democratizzazione dell’AI è arrivata. Con modelli open source come Llama 3, Mixtral e Qwen che ora competono con i modelli proprietari, i team possono costruire potenti infrastrutture AI utilizzando hardware consumer - riducendo i costi mentre mantengono il pieno controllo sulla privacy dei dati e sull’implementazione.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Tecniche di ultima generazione
Generazione Rafforzata con Recupero (RAG) ha evoluto molto al di là della semplice ricerca per similarità vettoriale. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG rappresentano l’avanguardia di queste capacità.
Riduci i costi degli LLM del 80% con un'ottimizzazione intelligente dei token
L’ottimizzazione dei token è l’abilità critica che distingue le applicazioni economiche degli LLM dagli esperimenti che consumano il budget.
Python per convertire HTML in Markdown pulito e pronto per l'LLM
Conversione da HTML a Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro moderni di sviluppo, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo.
Integra Ollama con Go: guida all'SDK, esempi e migliori pratiche per la produzione.
Questo documento fornisce un overview completo dei disponibili Go SDKs per Ollama 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 seguire le istruzioni e sulle prestazioni, specifiche e velocità:
+ Esempi Specifici Utilizzando LLMs Pensanti
In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.
API leggermente diverse richiedono un approccio speciale.
Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python
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.
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.
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.
Nuovi LLM fantastici disponibili in Ollama
I modelli Qwen3 Embedding e Reranker sono le ultime release della famiglia Qwen, specificamente progettati per compiti avanzati di embedding del testo, recupero e rirango.
Proseguendo l'argomento dell'estrazione dei dati da HTML
Se stai cercando un equivalente di Beautiful Soup in Go, diverse librerie offrono funzionalità simili per l’analisi e lo scraping HTML:
LLM per estrarre il 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.
Breve elenco dei fornitori di LLM
L’utilizzo di LLM non è molto costoso, potrebbe non esserci bisogno di acquistare un nuovo GPU eccezionale.
Ecco un elenco di fornitori di LLM in cloud con gli LLM che ospitano.
