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Come scegliere, quantizzare e valutare un modello linguistico locale
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Come scegliere, quantizzare e valutare un modello linguistico locale

Un flusso di lavoro riproducibile per selezionare un modello, stimare la memoria necessaria, provare diverse quantizzazioni e verificare privacy e prestazioni prima della distribuzione.

21 ott 2026
Articolo 27 dell’AI Act: guida operativa alla valutazione d’impatto sui diritti fondamentali
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Articolo 27 dell’AI Act: guida operativa alla valutazione d’impatto sui diritti fondamentali

Analisi giuridico-operativa dell’articolo 27 del regolamento (UE) 2024/1689: quando alcuni deployer di sistemi di IA ad alto rischio devono svolgere una valutazione d’impatto sui diritti fondamentali (FRIA), quali elementi includere e come documentarla.

20 ott 2026
Protocollo di validazione tecnica per i modelli di IA locali: dal download all'esecuzione
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Guida operativa per verificare l'integrità, la compatibilità e la funzionalità dei modelli linguistici locali prima della loro integrazione nei flussi di lavoro di produzione.

20 ott 2026
Articolo 14 dell’AI Act: gestione continua dei rischi e applicazione pratica nei sistemi ad alto rischio
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Articolo 14 dell’AI Act: gestione continua dei rischi e applicazione pratica nei sistemi ad alto rischio

Analisi giuridico-operativa dell’articolo 14 del regolamento (UE) 2024/1689: l’obbligo di istituire un sistema continuo di gestione dei rischi per i sistemi di IA ad alto rischio, distinguendo la valutazione iniziale dal monitoraggio continuativo e offrendo una checklist di conformità.

19 ott 2026
Dal modello alla rete: come esporre un server di inferenza locale senza aprire porte al caso
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Guida operativa per configurare l'esposizione di rete di server di inferenza locale come Ollama, vLLM o LM Studio. Impara a gestire bind address, firewall e autenticazione per condividere l'accesso in rete locale o VPN senza esporre il servizio a internet.

19 ott 2026
Come valutare i modelli locali quantizzati: qualità e velocità sul tuo hardware
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Come valutare i modelli locali quantizzati: qualità e velocità sul tuo hardware

Un protocollo riproducibile per confrontare i modelli GGUF e stabilire se qualità e prestazioni sono adeguate a un’attività specifica, senza presumere che una quantizzazione sia la migliore in ogni caso.

18 ott 2026
Articolo 10 dell'AI Act: requisiti per i dati di addestramento e applicazione pratica
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Analisi giuridico-operativa dei criteri di qualità, governance e documentazione richiesti dal Regolamento (UE) 2024/1689 per i set di dati dei sistemi di IA ad alto rischio.

18 ott 2026
GGUF, quantizzazione e VRAM: calcolare la memoria per eseguire modelli in locale
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Q4_K_M, Q5_K_M e Q8_0 non indicano da soli quanta memoria serve. Scopri come stimare i pesi, calcolare la cache KV e verificare una configurazione con test di velocità e qualità specifici per il tuo compito.

18 ott 2026
Come condividere un server di IA locale senza lasciare aperta la sua API
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Come condividere un server di IA locale senza lasciare aperta la sua API

Una guida per decidere chi può connettersi a un servizio di inferenza locale, quali controlli verificare e come testare l’accesso da client autorizzati e non autorizzati. Eseguire un modello sul proprio computer non lo isola automaticamente dalla rete.

14 ott 2026