# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
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"Project-Id-Version:  Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-07-17 15:37+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language: it\n"
"Language-Team: it <LL@li.org>\n"
"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:5
msgid "Embeddings"
msgstr "incorporato"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:8
msgid "Learn how to create text embeddings in Xinference."
msgstr "Impara come creare un embedding di testo in Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:12
msgid "Introduction"
msgstr "Introduzione"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:14
msgid ""
"Text embeddings are used to quantify how related different pieces of text"
" are. They can be used in various applications including search, "
"clustering, recommendations, anomaly detection, diversity measurement, "
"and classification."
msgstr ""
"L'embedding testuale viene utilizzato per quantificare la correlazione "
"tra diversi testi. Può essere applicato a varie applicazioni, tra cui "
"ricerca, clustering, raccomandazioni, rilevamento di anomalie, "
"misurazione della diversità e classificazione."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:17
msgid ""
"An embedding is a vector of floating point numbers. The proximity between"
" two vectors serves as an indicator of their similarity. Less distance "
"implies a higher correlation, while a larger distance indicates reduced "
"correlation."
msgstr ""
"Un embedding è un vettore di numeri a virgola mobile. La vicinanza tra "
"due vettori può essere utilizzata come indicatore della loro somiglianza."
" Una distanza minore indica una correlazione maggiore, mentre una "
"distanza maggiore indica una correlazione ridotta."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:20
msgid ""
"Embedding models in Xinference can be invoked through the Embeddings API "
"to create embeddings. The Embeddings API mimics OpenAI's `create "
"embeddings API <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_."
msgstr ""
"Tramite l'API Embeddings in Xinference, è possibile chiamare un modello "
"di embedding per crearne di nuovi. L'API Embeddings replica l'`API di "
"creazione embedding di OpenAI <https://platform.openai.com/docs/api-"
"reference/embeddings/create>`_."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:27
msgid "API ENDPOINT"
msgstr "Endpoint API"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:28
msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
msgstr "Endpoint compatibile con OpenAI"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:30
msgid "Embeddings API"
msgstr "API Embeddings"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:31
msgid "/v1/embeddings"
msgstr "/v1/embeddings"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:35
msgid "Supported models"
msgstr "Elenco dei modelli supportati"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:37
msgid ""
"You can examine all the :ref:`builtin embedding models in Xinference "
"<models_embedding_index>`."
msgstr ""
"Puoi consultare tutti i modelli di embedding integrati in "
":ref:`Xinference <models_embedding_index>`."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:40
msgid "Embedding engines"
msgstr "Motori di embedding"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:42
msgid ""
"When launching an embedding model, you can pick the serving engine with "
"the ``model_engine`` parameter (``--model-engine`` on the command line):"
msgstr ""
"Quando si avvia un modello di embedding, è possibile scegliere il motore "
"di serving tramite il parametro ``model_engine`` (``--model-engine`` "
"sulla riga di comando):"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:45
msgid ""
"``sentence_transformers``: the default engine, available for all "
"embedding models."
msgstr ""
"``sentence_transformers``: il motore predefinito, disponibile per tutti i"
" modelli di embedding."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:47
msgid ""
"``vllm``: high-throughput serving for supported model families — "
"currently models whose names start with ``bge``, ``gte``, ``text2vec``, "
"``m3e``, ``Qwen3``, or ``bce`` (e.g. ``bce-embedding-base_v1``)."
msgstr ""
"``vllm``: serving ad alto throughput per le famiglie di modelli "
"supportate — attualmente i modelli i cui nomi iniziano con ``bge``, "
"``gte``, ``text2vec``, ``m3e``, ``Qwen3`` o ``bce`` (ad esempio ``bce-"
"embedding-base_v1``)."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:50
msgid ""
"``flag``: FlagEmbedding-based engine; also supports hybrid (sparse+dense)"
" output, see the FAQ below."
msgstr ""
"``flag``: motore basato su FlagEmbedding; supporta anche l'output ibrido "
"(sparso+denso), vedere le FAQ di seguito."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:52
msgid "``llama.cpp``: serve GGUF-format embedding models."
msgstr "``llama.cpp``: serve modelli di embedding in formato GGUF."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:55
msgid "Truncating input"
msgstr "Troncamento dell'input"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:57
msgid ""
"The Embeddings API accepts an optional ``truncate_prompt_tokens`` "
"parameter to cap the token length of each input before encoding:"
msgstr ""
"L'API Embeddings accetta un parametro opzionale "
"``truncate_prompt_tokens`` per limitare la lunghezza in token di ogni "
"input prima della codifica:"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:60
msgid "unset / ``null``: no truncation."
msgstr "non impostato / ``null``: nessun troncamento."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:61
msgid "a positive integer ``N``: truncate each input to at most ``N`` tokens."
msgstr "un intero positivo ``N``: tronca ogni input ad al massimo ``N`` token."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:62
msgid "``-1``: truncate to the model's own maximum input length."
msgstr "``-1``: tronca alla lunghezza massima di input propria del modello."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:77
msgid "Quickstart"
msgstr "Guida rapida"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:79
msgid ""
"We can try Embeddings API out either via cURL, OpenAI Client, or "
"Xinference's python client:"
msgstr ""
"Possiamo provare l'API Embeddings tramite cURL, il client OpenAI o il "
"client Python di Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:140
msgid "FAQ"
msgstr "FAQ"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:143
msgid "Does the LLM in Xinference support Embeddings API?"
msgstr "LLM supporta l'API Embeddings in Xinference?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:145
msgid ""
"No. Xinference doesn't provide embed API for LLMs due to considerations "
"of performance."
msgstr ""
"No. Xinference non fornisce un'API di embedding per gli LLM per ragioni "
"di prestazioni."

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:149
msgid "Does Embeddings API provides integration method for LangChain?"
msgstr "L'API Embeddings fornisce metodi di integrazione con LangChain?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:151
msgid ""
"Yes, you can refer to the related sections in LangChain's respective "
"official Xinference documentation. Here is the link: `Text Embedding "
"Models: Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"
msgstr ""
"Sì, puoi fare riferimento alla documentazione ufficiale di Xinference per"
" la parte relativa a LangChain. Ecco il link: `Text Embedding Models: "
"Xinference "
"<https://python.langchain.com/docs/integrations/text_embedding/xinference>`_"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:156
msgid "Does Embeddings API support hrbrid model?"
msgstr "L'API Embeddings supporta i modelli ibridi?"

#: ../../source/models/model_abilities/embed.rst:158
msgid ""
"Yes, you can use ``flag`` as the engine to deploy the model and call "
"Embeddings API by setting the extra parameter ``return_parse=True`` which"
" will return sparse vectors."
msgstr ""
"Sì, è possibile utilizzare ``flag`` come motore per distribuire il "
"modello e chiamare l'API Embeddings impostando il parametro aggiuntivo "
"``return_parse=True``, che restituirà vettori sparsi."

#~ msgid ""
#~ "You can find more examples of "
#~ "``embed`` ability in the tutorial "
#~ "notebook:"
#~ msgstr ""
#~ "Puoi trovare ulteriori esempi sulle "
#~ "capacità di `embed` nel quaderno "
#~ "tutoriale."

#~ msgid "LangChain Streamlit Doc Chat"
#~ msgstr "Documento di dialogo LangChain Streamlit"

#~ msgid "Learn from an example demonstrating how to use embed API via LangChain"
#~ msgstr ""
#~ "Impara come utilizzare l’API di "
#~ "embedding tramite LangChain partendo da "
#~ "un esempio."

