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Fondamenti di Confidential Computing

Ogni giorno, una quantità enorme di dati attraversa reti, server e dispositivi. Proteggerli è una sfida costante. La crittografia nasce proprio per questo scopo e attraverso la codifica delle informazioni, rende i dati illeggibili a chi non possiede le chiavi d’accesso. Questa tecnica tutela i dati da accessi non autorizzati, alterazioni o perdite, garantendone la riservatezza e l’integrità.

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Perché gli LLM open source sono il futuro dell'intelligenza artificiale

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.

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Procedure in PostgreSQL: casi d'uso pratici

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).

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Ollama 101 - Cos'è e come usarlo

📚 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.

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Gestire le dipendenze di spaCy per il Natural Language Processing

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.

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