Strategie pratiche per il debug dei sistemi di IA, dalla validazione dei dati alla gestione degli errori LLM, con esempi di codice che puoi usare fin da oggi.

Redatto da: Riley Debug – specialista nel debugging AI e ingegnere ML ops

L’orrore dell’errore “CUDA out of memory” è un ostacolo comune per chiunque lavori con modelli di deep learning in PyTorch. Hai progettato con cura il tuo modello, preparato i tuoi dati e iniziato l’addestramento, solo per trovarti di fronte

Redatto da: Riley Debug – specialista nel debug dell’AI e ingegnere ML ops

L’orrore dell’errore “CUDA out of memory” è un ostacolo comune per chiunque lavori con modelli di deep learning in PyTorch. Hai attentamente progettato il tuo modello, preparato i tuoi dati e iniziato l’allenamento, solo per trovarti di fronte

LangGraph contro Semantic Kernel : Quale scegliere per progetti personali?

23 marzo 2026

Quindi, stai lavorando a un progetto personale, probabilmente mentre gestisci API, integrazioni o costruisci un po’ di magia alimentata dall’IA. Ti imbatti in due framework popolari: LangGraph e Semantic Kernel. Entrambi promettono di semplificare il lavoro con grandi modelli di linguaggio e agenti IA, ma quale è realmente

LangGraph contro Semantic Kernel: Quale scegliere per progetti personali?

23 marzo 2026

Quindi, state lavorando a un progetto personale, probabilmente destreggiandovi tra API, integrazioni o costruendo un po’ di magia alimentata dall’IA. Vi imbattete in due framework popolari: LangGraph e Semantic Kernel. Entrambi promettono di semplificare il lavoro con grandi modelli di linguaggio e agenti IA, ma quale è realmente

Ciao a tutti, Morgan qui da aidebug.net, di ritorno nel mio stato abituale alimentato dal caffè, pronto ad affrontare qualcosa che mi preoccupa (gioco di parole assolutamente voluto) nel mondo del debugging IA. Si parla molto di deriva dei modelli, di qualità dei dati e di quei grandi problemi spaventosi di distribuzione. Ma che dire delle piccole cose? I killer subdoli e silenziosi che

Ciao a tutti, Morgan qui di aidebug.net, di ritorno nel mio stato abituale alimentato dal caffè, pronto ad affrontare qualcosa che mi preoccupa (gioco di parole assolutamente intenzionale) nel mondo del debugging IA. Si parla molto di deriva dei modelli, qualità dei dati e di quei grossi problemi di deployment spaventosi. Ma che dire delle piccole cose? I killer subdoli e silenziosi che

Correggere il Mosso nei Video AI: Una Guida Pratica di Felix Grant

Sequenze video mosse possono rovinare un piano altrimenti perfetto. Che si tratti di una mano tremolante, di una scarsa illuminazione o di un soggetto in movimento rapido, il mosso rende spesso i video inutilizzabili. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale (AI) offre soluzioni potenti per correggere il mosso nei video AI. In quanto persona che effettua il debug dei sistemi AI,

Correggere il Mosso nei Video AI: Una Guida Pratica di Felix Grant

Sequenze video mosse possono rovinare un’inquadratura altrimenti perfetta. Che sia a causa di una mano tremolante, di un’illuminazione scarsa o di un soggetto in rapido movimento, il mosso rende spesso i video inutilizzabili. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale (AI) offre soluzioni efficaci per correggere il mosso nei video AI. Come persona che risolve problemi nei sistemi AI,

Autore: Riley Debug – specialista nel debugging IA e ingegnere ML ops

In qualità di specialista nel debugging IA e ingegnere ML ops, ho visto con i miei occhi il potere e le insidie dei sistemi di generazione aumentata di recupero (RAG). RAG promette di ancorare i grandi modelli di linguaggio (LLMs) con informazioni aggiornate e specifiche per il settore, in modo radicale