Il mio accumulo digitale: come sto conquistando il disordine
Va bene, gente, Riley Fox qui, tornato da un’immersione particolarmente profonda nelle mie abitudini di accumulo digitale. Sapete come […]
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Va bene, gente, Riley Fox qui, tornato da un’immersione particolarmente profonda nelle mie abitudini di accumulo digitale. Sapete come […]
Ciao a tutti, appassionati di toolkit e colleghi operatori digitali! Riley Fox qui, di nuovo su agntkit.net. È il 29 marzo 2026, e ho […]
Come distribuire in produzione con llama.cpp
Stiamo costruendo un servizio di generazione di testo ad alta velocità utilizzando llama.cpp per la distribuzione in produzione, ed è importante perché il mondo richiede un’IA che non si limiti a generare un testo coerente, ma lo faccia in modo efficace e performante in un ambiente di produzione.
Requisiti preliminari
Va bene, ragazzi, Riley Fox qui, tornato da un’esplorazione particolarmente approfondita delle mie abitudini di accumulo digitale. Sapete come […]
7 errori di fine-tuning e prompting che costano soldi veri
Io stesso ho visto almeno cinque progetti alimentati dall’IA questo mese fallire perché i team hanno commesso errori evitabili di fine-tuning e prompting che hanno fatto lievitare i loro budget e i loro tempi. Se pensate che la personalizzazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) si riduca a lanciare dati o a regolare i prompt senza una strategia, siete
Come distribuire in produzione con llama.cpp
Stiamo costruendo un servizio di generazione di testo ad alta velocità utilizzando llama.cpp per la distribuzione in produzione, ed è importante perché il mondo richiede un’IA che non si limiti a generare un testo coerente, ma lo faccia in modo efficiente e performante in un ambiente di produzione.
Requisiti preliminari
7 errori di fine-tuning e di prompting che costano soldi veri
Ho personalmente visto almeno cinque progetti alimentati dall’IA questo mese fallire perché i team hanno commesso errori evitabili di fine-tuning e di prompting che hanno fatto lievitare i loro budget e i loro tempi. Se pensate che la personalizzazione dei modelli di linguaggio ampio (LLMs) si riduca a lanciare dati o a modificare prompt senza una strategia, siete
Creare Webhook con TensorRT-LLM: Una guida passo passo
Hai mai voluto collegare la tua applicazione a un’elaborazione dei dati in tempo reale con TensorRT-LLM? Non sei solo. Implementare webhook con TensorRT-LLM è un’esperienza pratica e una competenza essenziale. Ecco il concetto: costruiremo un’architettura orientata agli eventi che consente alla nostra applicazione di reagire automaticamente ai cambiamenti dei dati o
Ciao a tutti, cari creatori di agenti! Riley Fox qui, di nuovo su agntkit.net. Oggi voglio affrontare qualcosa che mi ha davvero creato problemi ultimamente, e probabilmente anche a molti di voi: l’incredibile quantità di *kit di avvio* nel campo degli agenti IA. È come se ogni quindici giorni qualcuno lanciasse un nuovo
Creare Webhook con TensorRT-LLM: Una Guida passo passo
Hai mai desiderato collegare la tua applicazione a un’elaborazione dei dati in tempo reale con TensorRT-LLM? Non sei solo. Implementare webhook con TensorRT-LLM è un’esperienza pratica e una competenza essenziale. Ecco il principio: costruiremo un’architettura orientata agli eventi che consente alla nostra applicazione di reagire automaticamente ai cambiamenti nei dati o