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From: Tony Borlini <tonyborlini@dontemail.me>
Newsgroups: free.it.ai.general
Subject: Re: AI per farsi qualche programmino utile
Date: Fri, 09 Oct 2026 23:51:36 +0200
Organization: A noiseless patient Spider
Lines: 68
Message-ID: <11abnl8$16kf7$1@dont-email.me>
References: <11aas9u$rjsp$1@dont-email.me>
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=utf-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
Injection-Date: Fri, 09 Oct 2026 21:51:37 +0000 (UTC)
Injection-Info: dont-email.me;
	logging-data="1266151"; mail-complaints-to="abuse@eternal-september.org";	posting-account="U2FsdGVkX19W3ir4Dkwj142v7impS2d/"; posting-host="4fd7542779d7800abee2528742df4eaf"
User-Agent: Gnus/5.13 (Gnus v5.13)
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	sha1:lhK6kVCUS4k7g3BkPawU0CzA12g= sha256:OWS4KbtJJjBqyir/CT/VwOdHaob2Y0F4WBCXuzo9yog=
Xref: news.corradoroberto.it free.it.ai.general:3133

ven, 09 ott 2026, 14:04:46, Vn ha scritto:

> In alternativa, per lo scopo accennato sopra, quindi
> test di AI con la finalità di "sviluppo" blando di
> piccoli script python avete qualche consiglio su
> cosa potrei provare gratuitamente e senza dover fornire
> carta di credito o numero di telefono?

Fa quanche prova scegliendo uno fra i tanti modelli cinesi disponibili
online, ad esempio:

Qwen: https://chat.qwen.ai/
Zhipu: https://chat.z.ai/auth
Deepseek: https://chat.deepseek.com/sign_in
ecc. ecc.

> Infine, ho un PC troppo vecchio per ospitarvi sopra
> una llm che giri in locale. Core 2 quad + ram 4 GB,
> Ma giusto per capire come funziona vorrei provare ad
> installare llama.cpp e in qualche modo utilizzarlo
> come spiegato sopra, ovvero:

Se non pretendi troppo, puoi fare qualche prova anche con
quell'hardware.
Per prima cosa devi predisporre Linux ad occupare meno RAM possibile,
quindi uso delle console virtuali o comunque nessun desktop environment
pesante ma al minite un window manager leggero.
Poi la riduzione al minimo necessario dei servizia attivi di systemd o
quello che è nel tuo caso (non hai citato esattamente quale OS usi ...).
Infine l'uso di zram per rafforzare la disponibilità della RAM.

Fatto ciò installi Ollama.

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

e poi inizia a testare i modelli leggeri che potrebbero fare al caso
tuo.

Esempio:
sudo systemctl start ollama
ollama run gemma4:e2b

---
Cosa riesce a fare: gemma4:e2b è un modello edge leggero (occupa circa 3
GB) progettato per dispositivi con risorse limitate (come telefoni,
Raspberry Pi o laptop di base). Può scrivere script semplici, spiegare
porzioni di codice di base o generare piccoli snippet (ad esempio "Hello
World" o funzioni elementari).

Limiti nella scrittura di codice: Essendo un modello molto piccolo,
fatica con progetti complessi, logiche articolate multi-file,
refactoring estesi o debugging avanzato. Per compiti di programmazione
più seri, la famiglia Gemma 4 offre modelli superiori come gemma4:e4b,
gemma4:26b o gemma4:31b , ma dubito funzionino su hardware poco
prestante come il tuo.

---

Quando hai finito e vuoi recuperare ogni megabyte di RAM:
sudo systemctl stop ollama



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