Tutorial sui LLM

Configura Muse Spark 1.3 in Muse Code e nella Meta Model API, scegli tra i livelli contributor e standard e verifica se le promesse di efficienza di Meta reggono.

Usa GPT-6 Astra tramite l’OpenAI API per creare un agente di controllo release in Python con strumenti async, controlli di ragionamento, Structured Outputs e monitoraggio dei costi, quindi prova computer use e steering.

Impara a usare l’API Gemini 3.8 Flash in Python: setup dell’Interactions API, tuning di thinking_level, estrazione PDF→JSON e function calling con codice.

Impara a usare il nuovo modello di punta di Anthropic per costruire un agente Python che legge una repository Flask prima di pianificare una modifica. Aggiungi aggiornamenti di avanzamento, tool di file in sola lettura e controlli dei costi.

Scopri come eseguire Qwen3.8-Flash-Next GGUF in locale con llama.cpp su una RTX PRO 6000, quindi collegarlo a OpenCode per un setup di coding agentico completamente locale.

Scopri come usare Claude Code di Anthropic per migliorare i flussi di sviluppo software con un esempio pratico basato sulla libreria Python di Supabase.

Uno sguardo pratico al modello Fable 5 di Anthropic in Claude Code: come gestisce un build one-shot, i rifiuti per sicurezza e il fallback a Opus, e quando usarlo.

Scopri come eseguire localmente su CPU un riconoscimento vocale multilingue veloce e accurato con Microsoft VibeASR.cpp, con trascrizione di file, streaming in tempo reale e interfaccia web Gradio su Windows, Linux e macOS.

Esegui l'ultimo modello DeepSeek V4 Flash su un setup multi-GPU con Unsloth Studio, connettilo a OpenCode e usa un agente di coding AI locale per costruire un sito web interattivo di analisi azionaria.

Scopri come fare fine-tuning di DiffusionGemma 26B-A4B per il question answering biomedico su PubMedQA usando Unsloth, LoRA, Hugging Face e una GPU H100 su RunPod.

Claude Code non è gratis di default. Scopri tutte le vie alternative, con i comandi di setup esatti e un resoconto onesto di cosa si perde rispetto all’originale.

Esegui in locale Gemma 4 12B QAT con llama.cpp e scopri come il Quantization-Aware Training migliora l’inferenza GGUF a 4 bit, riduce l’uso di VRAM, aumenta la velocità e rende l’AI locale più stabile sulle GPU consumer.