I Large Language Models open source hanno portato una grande novità il campo dell’intelligenza artificiale, permettendo a chi sviluppa e chi fa ricerca di accedere a tecnologie avanzate senza le restrizioni delle soluzioni proprietarie. Questi modelli, come LLaMA, GPT-Neo e Bloom, offrono la possibilità di personalizzare e adattare le applicazioni in base alle esigenze specifiche degli utenti. In questo articolo, esploreremo cosa sono gli LLM open source e come utilizzarli in Python.

Le procedure in PostgreSQL possono automatizzare operazioni ripetitive, gestire transazioni complesse e semplificare la logica lato database. Da PostgreSQL 11 in poi, il comando principale è CREATE PROCEDURE (da non confondere con le funzioni che invece possono restituire valori).

📚 In questa serie — Ollama 101:

1. Ollama 101 - Cos’è e come usarlo ← sei qui!
2. Ollama 101 - Usarlo tramite CLI
3. Ollama 101 - Usarlo tramite REST API
4. Ollama 101 - Mastering CLI

Cos’è Ollama?

Ollama è uno strumento open-source che permette di eseguire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) direttamente in locale sulla propria macchina. In parole semplici, è come avere un simil-ChatGPT (o alternative sul tuo computer), senza bisogno di connessione internet o di inviare i tuoi dati a server esterni.

Nel mondo dello sviluppo Python, la gestione delle dipendenze è un aspetto cruciale per garantire la riproducibilità e la stabilità dei progetti. In questo articolo, esploreremo come utilizzare efficacemente il file requirements.txt, gestire le versioni delle librerie e installare i modelli per spaCy, una delle librerie più potenti per il Natural Language Processing.

Lascia che la tua idea entri nella Terra del Pensiero, ma senza che vi rimanga troppo tempo: parliamo di uno dei dati concetti portati avanti da questo incredibile viaggio che è “Pretotype it”, scritto da Alberto Savoia.

Il ciclo di vita dei componenti è uno dei concetti fondamentali da padroneggiare per sviluppare applicazioni Angular efficaci. In questa guida esploreremo tutti i lifecycle hooks disponibili, il loro ordine di esecuzione e come utilizzarli in scenari reali.

Quando ChatGPT è stato lanciato, molti si sono chiesti se il prompt engineering sarebbe diventato una skill a sé stante, qualcosa di cui i/le professionisti/e nel tech non avrebbero potuto fare a meno.

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Questo arriva in un momento in cui la bolla informatica che ci siamo costruiti navigando sui social non fa che alimentare il senso di inadeguatezza: sarò mai abbastanza? Quello che faccio, ha un valore? Queste alcune delle domande che la creator Graziosa Pancot, conosciuta come grace_theamazing, si pone, riflettendo su quella che è (stata) la sua carriera nel settore della content creation.