“Fidarsi è bene, non fidarsi è meglio.” Questo vale soprattutto quando si parla di sicurezza nel cloud.

In un precedente articolo, abbiamo parlato di come Ollama gestisce la memoria durante il caricamento e l’esecuzione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

Imparare a studiare e fare narrowing di ciò che si studia risulta fondamentale.

Quando si sviluppa un videogioco in Realtà Virtuale, una delle sfide principali è il rendering simultaneo delle due camere, una per ciascun occhio.

A volte, l’innovazione tecnologica nasce da una visione chiara e dalla capacità di trasformare idee in realtà concrete, anche se iniziare da zero può rappresentare una vera e propria sfida.

Se hai mai passato ore a cercare la causa di un rallentamento in produzione sfogliando migliaia di righe di log, sai già di cosa parlo.

Introduciamo un nuovo argomento nel blog: l’automazione! Oggi, con questo post, Luca Tomasino ci guida nell’installazione di n8n in modalità self-hosted tramite Docker, permettendoci di esplorare le potenzialità di questa piattaforma senza costi iniziali.

Guardare dietro le quinte di come funzionano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è fondamentale per comprendere le loro prestazioni e limitazioni, e uno degli aspetti più critici è la gestione della memoria, che influisce direttamente sulla velocità di risposta e sulla capacità del modello di mantenere il contesto durante una conversazione.

Nel contesto dei sistemi software moderni, la gestione efficiente delle operazioni di lettura e scrittura sui dati è fondamentale per garantire prestazioni ottimali e scalabilità.

Dopo aver esplorato i principi teorici del Confidential Computing, passiamo alla pratica.