# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2025.
#
msgid ""
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"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2025-06-26 13:20+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: it <LL@li.org>\n"
"Language: it\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:5
msgid "Traditional ML models (Experimental)"
msgstr "Modello di machine learning tradizionale (sperimentale)"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:7
msgid ""
"Learn how to inference traditional machine learning models with Xinference. "
"These flexibly extensible models are referred to as **Flexible Models** "
"within Xinference."
msgstr ""
"Scopri come utilizzare Xinference per inferire modelli di machine learning "
"tradizionali. In Xinference, questi modelli flessibili e scalabili sono "
"chiamati **modelli flessibili**."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:10
msgid ""
"This ability is public since v1.7.1, now the API is not stable and may "
"change during evolving."
msgstr ""
"Questa funzionalità è pubblica dalla versione v1.7.1. Attualmente l'API non "
"è stabile e potrebbe subire modifiche nelle successive iterazioni."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:15
msgid "Introduction"
msgstr "Introduzione"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:17
msgid ""
"Traditional machine learning models can still play a significant role within"
" an LLM-centric ecosystem."
msgstr ""
"I modelli di machine learning tradizionali possono ancora svolgere un ruolo "
"importante nell'ecosistema incentrato sui modelli di grandi dimensioni."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:19
msgid ""
"Xinference provides flexible extensibility for performing inference with "
"traditional machine learning models. It includes built-in support for "
"loading and running the following types of models:"
msgstr ""
"Xinference offre capacità di estensione flessibili per l'inferenza di "
"modelli di machine learning tradizionali. Supporta nativamente il "
"caricamento e l'esecuzione dei seguenti tipi di modelli:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:22
msgid ""
"HuggingFace Pipelines for tasks such as classification using models hosted "
"on HuggingFace."
msgstr ""
"La HuggingFace Pipeline, che utilizza modelli ospitati su HuggingFace, può "
"essere impiegata per attività come la classificazione."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:23
msgid ""
"ModelScope Pipelines for tasks such as classification using models from "
"ModelScope."
msgstr ""
"Usando la ModelScope Pipeline per i modelli su ModelScope, può essere "
"utilizzata per compiti come la classificazione."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:24
msgid "YOLO for image detection and related computer vision tasks."
msgstr ""
"YOLO è utilizzato per il rilevamento di immagini e attività correlate di "
"computer vision."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:26
msgid ""
"A wide range of traditional machine learning models can be used with "
"Xinference. For each of the categories above, we will walk through a "
"representative example to demonstrate how to perform inference step by step "
"on the Xinference platform."
msgstr ""
"Xinference supporta diversi modelli di machine learning tradizionali. Per "
"ciascuna delle categorie sopra menzionate, dimostreremo passo dopo passo "
"come eseguire l'inferenza sulla piattaforma Xinference, utilizzando un "
"esempio rappresentativo."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:31
msgid "Built-in Model Support Examples"
msgstr "Casi di supporto del modello integrato"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:34
msgid "HuggingFace Pipeline Model"
msgstr "HuggingFace Pipeline modello"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:36
msgid ""
"First, we use `FacebookAI/roberta-large-mnli "
"<https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-large-mnli>`_ as an example. This"
" is a zero-shot classification model. For other types of models, simply "
"specify the corresponding task (which is also a parameter of the Pipeline) "
"when registering the model."
msgstr ""
"Innanzitutto, prendiamo come esempio `FacebookAI/roberta-large-mnli "
"<https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-large-mnli>`_. Questo modello "
"appartiene alla categoria dei modelli di classificazione zero-shot. Per "
"altri tipi di modelli, durante la registrazione è sufficiente specificare il"
" compito corrispondente (che è anche un parametro di Pipeline)."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:41
msgid "Download the model to the following path::"
msgstr "Scarica il modello nel seguente percorso:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:45
msgid ""
"Next, we demonstrate how to register this flexible model in the Xinference "
"Web UI. For the following examples, unless we have to, we will skip the UI "
"steps and focus on the core logic."
msgstr ""
"Successivamente, mostreremo come registrare il modello flessibile "
"nell'interfaccia utente Web di Xinference. Negli esempi successivi, tranne "
"quando necessario, salteremo le operazioni dell'interfaccia per concentrarci"
" sulla logica centrale."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:52
msgid "The corresponding custom model JSON file is as follows:"
msgstr "Il corrispondente file JSON del modello personalizzato è il seguente:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:77
msgid ""
"Refer to the section :ref:`register_custom_model` for instructions on "
"registering the model using either code or the command line."
msgstr ""
"Vedi la sezione :ref:`register_custom_model` per sapere come registrare un "
"modello tramite codice o riga di comando."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:79
msgid ""
"Next, load the model by selecting **Launch Model** / **Custom Model** / "
"**Flexible Model** in the Web UI. The loading procedure is the same as for "
"other model types."
msgstr ""
"Successivamente, nell'interfaccia Web UI, seleziona **Modello di avvio** / "
"**Modello personalizzato** / **Modello flessibile** per caricare il modello."
" Il processo di caricamento è lo stesso degli altri tipi di modello."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:82
msgid ""
"When using the command line, remember to specify the option ``--model-type "
"flexible``."
msgstr ""
"Quando si utilizza la riga di comando, ricordarsi di specificare il "
"parametro ``--model-type flexible``."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:84
msgid ""
"After the model is successfully loaded, we can perform inference using the "
"following method."
msgstr ""
"Una volta che il modello viene caricato con successo, possiamo eseguire "
"l'inferenza nei seguenti modi."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:120
msgid "ModelScope Pipeline Model"
msgstr "Modello Pipeline di ModelScope"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:122
msgid ""
"ModelScope Pipeline models are very similar to Huggingface ones. The only "
"difference lies in the launcher used."
msgstr ""
"ModelScope Pipeline è molto simile al modello Huggingface, l'unica "
"differenza sta nel launcher utilizzato."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:125
msgid ""
"We take a zero-shot classification model from ModelScope as an example. The "
"model is `iic/nlp_structbert_zero-shot-classification_chinese-base "
"<https://modelscope.cn/models/iic/nlp_structbert_zero-shot-"
"classification_chinese-base>`_."
msgstr ""
"Prendiamo come esempio un modello di classificazione zero-shot su "
"ModelScope. Il modello è `iic/nlp_structbert_zero-shot-"
"classification_chinese-base "
"<https://modelscope.cn/models/iic/nlp_structbert_zero-shot-"
"classification_chinese-base>`_."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:128
msgid ""
"Here, we make use of Xinference's model virtual environment feature. This is"
" because the model used in this example requires ``transformers==4.50.3`` to"
" run properly. To isolate the environment, we use a :ref:`virtual env "
"<model_virtual_env>` when registering the model."
msgstr ""
"Qui abbiamo utilizzato la funzionalità di ambiente virtuale del modello di "
"Xinference. Poiché il modello utilizzato in questo esempio richiede "
"``transformers==4.50.3`` per funzionare correttamente, per isolare "
"l'ambiente di esecuzione abbiamo utilizzato l':ref:`ambiente virtuale "
"<model_virtual_env>` durante la registrazione del modello."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:132
msgid ""
"When specifying custom packages during registration, the syntax is the same "
"as for regular packages, with a few special cases. Since the virtual "
"environment is still based on the site packages of the Python runtime where "
"Xinference is running, we need to explicitly include ``#system_numpy#``. "
"Packages wrapped in ``#system_xx#`` ensure consistency with the base "
"environment during virtual environment creation; otherwise, it may easily "
"result in runtime errors."
msgstr ""
"La sintassi per specificare pacchetti personalizzati durante la "
"registrazione del modello è la stessa dei pacchetti normali, ma ci sono "
"alcuni casi speciali. Poiché l'ambiente virtuale si basa ancora sul sito-"
"packages dell'interprete Python in esecuzione con Xinference, dobbiamo "
"includere esplicitamente ``#system_numpy#``. Il nome del pacchetto deve "
"essere racchiuso tra ``#system_xx#`` per garantire che l'ambiente virtuale, "
"quando creato, sia coerente con l'ambiente di base; in caso contrario, si "
"potrebbero facilmente verificare errori di runtime."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:136
msgid "Registering via Web UI:"
msgstr "Modalità di registrazione (Web UI):"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:142
msgid "Corresponding json file:"
msgstr "File JSON corrispondente:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:170
#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:241
msgid "Inference the model:"
msgstr "Inferenza del modello"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:206
msgid "YOLO"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:208
msgid ""
"YOLO is a popular real-time object detection model, widely used in image "
"detection and video analysis scenarios."
msgstr ""
"YOLO è un modello popolare di rilevamento di oggetti in tempo reale, "
"ampiamente utilizzato in scenari di rilevamento di immagini e analisi video."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:210
msgid ""
"First, download the YOLO weights. Here, we use the `yolov11s.pt "
"<https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO11>`_ file as an example."
msgstr ""
"Prima di tutto, scarica i pesi YOLO. Qui prendiamo come esempio il file "
"`yolov11s.pt <https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO11>`_."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:213
msgid "JSON file of model definition:"
msgstr "File JSON della definizione del modello:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:300
msgid "Writing a Custom Flexible Model"
msgstr "Scrittura di un modello flessibile personalizzato"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:302
msgid ""
"First, we implement a custom launcher with a simple model for sentiment "
"scoring. In this example, we do not use any actual model weights, so the "
"``load`` function does not perform any model loading."
msgstr ""
"Innanzitutto, abbiamo implementato un semplice launcher personalizzato per "
"la valutazione delle emozioni. In questo esempio, non utilizziamo alcun peso"
" effettivo del modello, quindi la funzione ``load`` non esegue alcuna "
"operazione di caricamento del modello."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:334
msgid "The model JSON definition is as follows:"
msgstr "Il modello JSON è definito come segue:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:359
msgid ""
"Here, we extend the model by passing in a custom-defined ``pos`` value."
msgstr "Qui estendiamo il modello passando un valore personalizzato ``pos``."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:361
msgid "Finally, let's verify the result:"
msgstr "Infine, verifichiamo il risultato:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:380
msgid "Conclusion"
msgstr "Conclusione"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:382
msgid ""
"The built-in Flexible Model launchers in Xinference can be found at `Github "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/flexible/launchers>`_."
" Contributions are welcome to support more traditional machine learning "
"models!"
msgstr ""
"Il launcher di modelli flessibili integrato in Xinference può essere trovato"
" su `GitHub "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/flexible/launchers>`_."
" Si accettano contributi per aggiungere il supporto di più modelli di "
"machine learning tradizionali!"
