Tutorial
How-to e guide pratiche sui dati
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La seconda ETL pipeline: separare esecuzione e orchestrazione con Kestra, Docker e PostgreSQL
Costruire una pipeline di ingestion RSS non per leggere feed, ma per imparare le decisioni architetturali che trasformano…
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Un semantic layer per l’agentic AI su AWS con Stardog e Amazon Bedrock AgentCore
Come costruire un semantic layer con Stardog su Amazon Aurora e Redshift e far ragionare un agente Strands…
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DuckLake: come l’architettura a tre componenti semplifica il lakehouse
DuckLake mette catalog e metadata in un database SQL invece di sparpagliarli su object storage. Ecco come funzionano…
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Fine-tuning serverless dei modelli NVIDIA Nemotron 3 su Amazon SageMaker AI
SageMaker AI introduce la serverless model customization per Nemotron 3 Nano e Super: come adattare questi modelli open-weight…
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OpenClaw con Ollama: un assistente AI privato sulle app di messaggistica
Come collegare i modelli locali di Ollama a Telegram, WhatsApp e Slack con OpenClaw: dal setup a comando…
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Profiling dell’attention in PyTorch: cosa rivelano davvero i backend di SDPA
Terza parte della serie di Hugging Face sul profiling in PyTorch: dall’attention scritta a mano ai backend di…
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Automatizzare le statistiche descrittive in Python: da df.describe() alle tabelle pronte da pubblicare
Una pipeline riutilizzabile per passare da un DataFrame grezzo a tabelle di sintesi formattate, senza reimplementare gli stessi…
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Misurare la stabilita dei modelli econometrici, oltre l’accuratezza
Nel forecasting di serie storiche, la stabilita di un modello (come impara) e distinta dall’accuratezza (cosa impara) ma…
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Un MCP server ecommerce production-ready con Amazon Bedrock AgentCore e Mistral AI Studio
Come costruire un MCP server ecommerce su Amazon Bedrock AgentCore, con autenticazione JWT a due livelli, deploy via…
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Monitorare data drift e model quality con SageMaker AI, MLflow ed Evidently
Come costruire una soluzione di monitoring per modelli ML discriminativi combinando la libreria open source Evidently con Amazon…