Ollama Decision Models: installazione e test di AI locale sul PC

Un’AI sul tuo PC, senza abbonamento e utilizzabile offline: installiamo Ollama da zero e scopriamo cosa può fare davvero, fino ai nuovi Decision Models. In questa Nuova Serie GeekandHack, per la prima puntata passiamo dall’installazione alle prove pratiche: chat, generazione di codice Python, confronto con il cloud e classificazione di un ticket d’assistenza tramite l’endpoint /v1/systemone. Proviamo Nimble e scopriamo Tev1: modelli pensati per restituire scelte, punteggi e probabilità, invece di lunghe risposte in chat. Vediamo anche i limiti reali: RAM, memoria della scheda video, dimensione del modello e lunghezza del contesto. Installare Ollama è il primo passo; memoria persistente e sistemi agentici richiedono altri strumenti. 🚀 Nella prossima puntata aggiungiamo la memoria con RooCode e Qdrant. Poi esploreremo IDE, OpenCode, RAG, skill, MCP e flussi agentici per lavorare su siti web, piattaforme e applicazioni. 🔔 Iscriviti e segui la serie, puntata dopo puntata. 💬 Tu cosa vorresti far fare a un modello locale? Scrivilo nei commenti! RISORSE Ollama: https://ollama.com Decision Models: https://ollama.com/blog/ollama-now-supports-jev-style-decision-models Nimble: https://ollama.com/library/nimble Tev1: https://ollama.com/library/tev1 Per l’uso offline, scarica prima software e modelli e utilizza modelli locali. #Ollama #AILocale #DecisionModels #GeekAndHack