147 GUIDES AND GROWING

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Mac · Apple Silicon

Apple Silicon
(M1 / M2 / M3)

Best-in-class unified memory. Run 7B–13B models blazing-fast with Ollama.

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Windows · NVIDIA

Windows +
NVIDIA GPU

CUDA-accelerated inference with LM Studio. RTX 3060+ recommended.

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Linux · Power Users

Linux +
Max Performance

Full control with llama.cpp, Ollama, or any backend. CPU & GPU options.

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MAC 9 MIN READ FEATURED

La Guida alla Sopravvivenza per l'IA Locale su Mac da 8GB

Puoi eseguire l'IA su un Mac M1 o M2 da 8GB? Sì. Ecco i migliori modelli e le impostazioni migliori per evitare il collasso della memoria swap.

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Arjun Mehta

Core Contributor

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$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Downloading Ollama...

# Setting up environment variables...

$ ollama run llama3.1

> Pulling manifest...

> Success

memory

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MAC 9 MIN READ

La Guida alla Sopravvivenza per l'IA Locale su Mac da 8GB

Puoi eseguire l'IA su un Mac M1 o M2 da 8GB? Sì. Ecco i migliori modelli e le impostazioni migliori per evitare il collasso della memoria swap.

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MAC 11 MIN READ

Sostituire GitHub Copilot: Ollama + Continue.dev

Smetti di pagare 10$/mese. Configura Ollama e l'estensione Continue.dev in VS Code sul tuo Mac per un completamento automatico AI completamente gratuito e privato.

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MAC 8 MIN READ

LM Studio su Mac: L'interfaccia AI offline più semplice

Installa LM Studio su macOS per ottenere una bellissima interfaccia grafica per scaricare ed eseguire modelli GGUF con accelerazione Metal.

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WINDOWS 6 MIN READ

Esegui Ollama su Windows in modo nativo

Ollama ora funziona in modo nativo su Windows senza WSL. Installa, scarica modelli e chatta da PowerShell in meno di 5 minuti.

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WINDOWS 8 MIN READ

Configurare LM Studio su Windows

Scopri come installare e configurare LM Studio su Windows con supporto GPU NVIDIA/AMD. Esegui modelli GGUF in locale con una bellissima interfaccia di chat.

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MAC 7 MIN READ

AI per Mac a livello di sistema: Collega Ollama a Raycast

Integra i tuoi LLM locali direttamente in Raycast. Seleziona il testo ovunque sul tuo Mac e premi una scorciatoia da tastiera per riassumerlo o riscriverlo gratuitamente.

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MAC 14 MIN READ

Llama.cpp su Mac: La Guida per Utenti Avanzati

Compila ed esegui llama.cpp da zero su macOS. Ottieni le massime prestazioni, zero bloat e il controllo totale sui parametri di accelerazione Metal.

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LINUX 7 MIN READ

Eseguire Ollama su Linux: La Guida Definitiva

Distribuire Ollama come servizio systemd in background su Ubuntu/Debian. Configurazione completa per NVIDIA CUDA e AMD ROCm.

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MAC 10 MIN READ

Il Framework MLX di Apple: Velocità Massima per l'IA

Come utilizzare il framework nativo MLX di Apple per eseguire Llama 3 e Mistral a velocità fulminee nativamente su Apple Silicon.

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WINDOWS 14 MIN READ

Llama.cpp su Windows: La Guida CUDA

Compila llama.cpp dal codice sorgente su Windows utilizzando CMake e il toolkit NVIDIA CUDA per la massima velocità di generazione dei token.

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MAC 12 MIN READ

La Guida Definitiva: Eseguire Ollama su Mac M3

Il corso magistrale definitivo per installare, ottimizzare ed eseguire Ollama su Apple Silicon. Comprendi la Memoria Unificata, la quantizzazione dei modelli e come sfruttare al massimo il tuo chip M3.

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LINUX 6 MIN READ

Configurare LM Studio su Linux (Ubuntu/Debian)

Installa l'AppImage di LM Studio su Linux per ottenere una bella interfaccia grafica per i tuoi modelli di intelligenza artificiale locali.

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LINUX 15 MIN READ

Llama 3 locale su Linux

Distribuisci il modello Llama 3 di Meta localmente su Linux utilizzando llama.cpp con pieno supporto CUDA. Questa guida copre la compilazione, la quantizzazione e l'esecuzione del modello dalla riga di comando.

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LINUX 12 MIN READ

Servizio ad Alto Throughput con vLLM su Ubuntu

Per prestazioni di livello enterprise, distribuire vLLM su Linux per servire modelli con PagedAttention e il massimo throughput di token.

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