vLLM (pronunciato “vee-LLM”) è un motore di inferenza e servizio per grandi modelli linguistici (LLM, come GPT, LLaMA, Mistral) ottimizzato per velocità e efficienza. Sviluppato dall’Università della California, Berkeley, sfrutta tecniche innovative per gestire in modo intelligente la memoria durante la generazione di testo, riducendo i costi computazionali e migliorando le prestazioni. Potenzialità di vLLM […]
I Large Language Models (LLM), come GPT-4, LLaMA o Gemini, utilizzano tecniche di inferenza per generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti a partire da un input (prompt). A differenza dei tradizionali motori di inferenza basati su regole logiche, gli LLM operano attraverso modelli statistici e reti neurali profonde, sfruttando l’apprendimento automatico per simulare un ragionamento […]
L’addestramento di modelli di linguaggio (LLM) è un processo complesso che richiede risorse computazionali significative. Tuttavia, con Unsloth, è possibile ottimizzare il training riducendo i tempi e i costi senza sacrificare la qualità del modello. Unsloth è una libreria open-source progettata per accelerare l’addestramento di LLM come Llama, Mistral e altri, sfruttando tecniche avanzate di […]
Come abbiamo già accennato nel predecente articolo, i backend di Ollama si riferiscono ai componenti server-side che gestiscono il funzionamento dell’ecosistema Ollama, specializzato nell’esecuzione, gestione e distribuzione di modelli di linguaggio (LLM) localmente o su server. Vediamo ora come funzionano nel dettaglio e come configurarli: Architettura del Backend di Ollama Il backend di Ollama è […]
I backend di Ollama si riferiscono ai componenti server-side che gestiscono il funzionamento dell’ecosistema Ollama, specializzato nell’esecuzione, gestione e distribuzione di modelli di linguaggio (LLM) localmente o su server. Ecco una spiegazione più dettagliata: Cosa fa il backend di Ollama? Esempi di Backend in Ollama Differenza tra Backend e Frontend Continua a seguirci se vuoi […]
Nel’ambito dei Large Language Models (LLM) come GPT-4, il “contesto” si riferisce alle informazioni che il modello tiene a mente durante una conversazione o un task per generare risposte coerenti e pertinenti. Cosa include il contesto? Perché è importante? Esempio pratico 🔹 Utente: “Chi ha scritto ‘1984’?”🔹 LLM: “George Orwell.”🔹 Utente: “In che anno è […]
La quantizzazione in un LLM (Large Language Model) è una tecnica di ottimizzazione che riduce la precisione dei numeri utilizzati per rappresentare i parametri del modello (pesi e attivazioni), allo scopo di diminuire la dimensione del modello e migliorare l’efficienza computazionale senza sacrificare eccessivamente le prestazioni. A cosa serve? Tipi di quantizzazione Esempio pratico Svantaggi […]
Abbiamo visto nel precedente articolo (Ollama: portare l’Intelligenza Artificiale sul tuo laptop) quanto sia facile implementare un modello AI sulla nostra macchina locale. Uno degli aspetti più sorprendenti di Ollama è la sua efficienza: non serve un datacenter per far girare un modello linguistico generativo. Ma è anche vero che le prestazioni variano molto in […]
Nel panorama in continua espansione dell’intelligenza artificiale generativa, le soluzioni più diffuse — da OpenAI a Anthropic, passando per Google e Meta — si basano quasi tutte su infrastrutture cloud centralizzate. Questi servizi offrono potenza e flessibilità, ma spesso al costo di: Per chi sviluppa applicazioni verticali, ha esigenze di privacy, o semplicemente vuole sperimentare […]
Al giorno d’oggi l’intelligenza artificiale sta prendendo sempre più piede in una moltitudine di applicazioni tecnologiche.Come forse alcuni di voi sanno, i generatori di immagini mediante intelligenza artificiale sono in grado di costruire delle rappresentazioni grafiche partendo da una descrizione di ciò che vorreste ottenere. Quanto più dettagliata sarà la vostra descrizione, tanto più sorprendente […]
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