# 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.
#
msgid ""
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"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2025-06-01 16:29+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/video.rst:5
msgid "Video (Experimental)"
msgstr "Video (sperimentale)"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:7
msgid "Learn how to generate videos with Xinference."
msgstr "Impara come utilizzare Xinference per generare video"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:11
msgid "Introduction"
msgstr "introduzione"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:14
msgid "The Video API provides the ability to interact with videos:"
msgstr "Le API Video forniscono un modo per interagire con i video:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:17
msgid ""
"The text-to-video endpoint create videos from scratch based on a text "
"prompt."
msgstr ""
"L'endpoint text-to-video crea un video da zero a partire da un prompt "
"testuale."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:18
msgid ""
"The image-to-video endpoint create videos from scratch based on an input "
"image."
msgstr "L'endpoint image-to-video crea un video a partire da un'immagine."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:19
msgid ""
"The firstlastframe-to-video endpoint creates videos based on the transition "
"between a first and a last frame."
msgstr ""
"L'interfaccia firstlastframe-to-video genera un video basato sulla "
"transizione tra il primo fotogramma e l'ultimo fotogramma."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:39
msgid "Supported models"
msgstr "Elenco dei modelli supportati"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:41
msgid ""
"The text-to-video API is supported with the following models in Xinference:"
msgstr "L'API text-to-video in Xinference supporta i seguenti modelli:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:43
msgid ":ref:`CogVideoX-2b <models_builtin_cogvideox-2b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:44
msgid ":ref:`CogVideoX-5b <models_builtin_cogvideox-5b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:45
msgid ":ref:`HunyuanVideo <models_builtin_hunyuanvideo>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:46
msgid ":ref:`Wan2.1-1.3B <models_builtin_wan2.1-1.3b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:47
msgid ":ref:`Wan2.1-14B <models_builtin_wan2.1-14b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:49
msgid ""
"The image-to-video API is supported with the following models in Xinference:"
msgstr "L'API Image-to-video in Xinference supporta i seguenti modelli:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:51
msgid ":ref:`Wan2.1-i2v-14B-480p <models_builtin_wan2.1-i2v-14b-480p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:52
msgid ":ref:`Wan2.1-i2v-14B-720p <models_builtin_wan2.1-i2v-14b-720p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:54
msgid ""
"The firstlastframe-to-video API is supported with the following models in "
"Xinference:"
msgstr ""
"In Xinference sono supportati i seguenti modelli per l'interfaccia "
"\"firstlastframe-to-video\":"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:56
msgid ":ref:`Wan2.1-flf2v-14B-720p <models_builtin_wan2.1-flf2v-14b-720p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:59
msgid "Quickstart"
msgstr "Guida rapida"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:62
msgid "Text-to-video"
msgstr "Generazione di video da testo"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:64
msgid ""
"You can try text-to-video API out either via cURL, or Xinference's python "
"client:"
msgstr ""
"Puoi provare ad utilizzare l'API text-to-video tramite cURL o Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:91
msgid "Image-to-video"
msgstr "Generazione di video da immagini"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:93
msgid ""
"You can try image-to-video API out either via cURL, or Xinference's python "
"client:"
msgstr ""
"È possibile provare a utilizzare l'API image-to-video tramite cURL o "
"Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:118
msgid "FirstLastFrame-to-video"
msgstr "Video di generazione dei fotogrammi di inizio e fine"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:120
msgid ""
"You can try firstlastframe-to-video API out either via cURL, or Xinference's"
" python client:"
msgstr ""
"Puoi testare l'interfaccia `firstlastframe-to-video` tramite cURL o il "
"client Python di Xinference."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:147
msgid "Memory optimization"
msgstr "Ottimizzazione della memoria"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:149
msgid ""
"Video generation will occupy huge GPU memory, for instance, running "
"CogVideoX may require up to around 35 GB GPU memory."
msgstr ""
"La generazione di video occupa una grande quantità di memoria video; ad "
"esempio, l'esecuzione di CogVideoX può utilizzare circa 35 GB di memoria "
"video."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:152
msgid ""
"Xinference supports several options to optimize video model memory (VRAM) "
"usage."
msgstr ""
"Xinference supporta diverse opzioni per ottimizzare l'uso della memoria VRAM"
" nei modelli video."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:154
msgid "CPU offloading or block level group offloading."
msgstr "Scaricamento CPU o scaricamento a livello di blocco."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:155
msgid "Layerwise casting."
msgstr "Conversione del tipo a livello di layer (Layerwise casting)."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:159
msgid ""
"CPU offloading and Block Level Group Offloading cannot be enabled at the "
"same time, but layerwise casting can be used in combination with either of "
"them."
msgstr ""
"Lo scarico della CPU e lo scarico a livello di blocco non possono essere "
"attivati contemporaneamente, ma la conversione del tipo strato per strato "
"può essere utilizzata in combinazione con uno di essi."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:163
msgid "CPU offloading"
msgstr "Scaricamento CPU"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:165
msgid ""
"CPU offloading keeps the model weights on the CPU and only loads them to the"
" GPU when a forward pass needs to be executed. It is suitable for scenarios "
"with extremely limited GPU memory, but it has a significant impact on "
"performance."
msgstr ""
"La scarica della CPU mantiene i pesi del modello sulla CPU, caricandoli "
"sulla GPU solo durante la propagazione in avanti. È adatta per scenari con "
"memoria video estremamente limitata, ma ha un impatto significativo sulle "
"prestazioni."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:169
msgid ""
"When running on GPU whose memory is less than 24 GB, we recommend to add "
"``--cpu_offload True`` when launching model. For Web UI, add an extra "
"option, ``cpu_offload`` with value set to ``True``."
msgstr ""
"Quando si utilizza una GPU con VRAM inferiore a 24 GB, si consiglia di "
"aggiungere ``--cpu_offload True`` all'avvio del modello. Per l'interfaccia "
"Web UI, è possibile aggiungere l'opzione aggiuntiva ``cpu_offload`` con "
"valore impostato su ``True``."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:178
msgid "Block Level Group Offloading"
msgstr "Scaricamento del raggruppamento a livello di blocco"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:180
msgid ""
"Block Level Group Offloading groups multiple internal layers of the model "
"(such as ``torch.nn.ModuleList`` or ``torch.nn.Sequential``) and loads these"
" groups from the CPU to the GPU as needed during inference. Compared to CPU "
"offloading, it uses more memory but has less impact on performance."
msgstr ""
"Il raggruppamento a livello di blocco raggruppa più livelli interni del "
"modello (come ``torch.nn.ModuleList`` o ``torch.nn.Sequential``) e, durante "
"l'inferenza, carica questi gruppi dalla CPU alla GPU secondo necessità. "
"Rispetto allo scaricamento sulla CPU, utilizza più memoria ma ha un impatto "
"minore sulle prestazioni."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:184
msgid ""
"For the command line, add the ``--group_offload True`` option; for the Web "
"UI, add an additional option ``group_offload`` with the value set to "
"``True``."
msgstr ""
"Per la riga di comando, aggiungere l'opzione ``--group_offload True``; per "
"l'interfaccia Web UI, aggiungere un'opzione aggiuntiva ``group_offload`` con"
" valore impostato su ``True``."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:187
msgid ""
"We can speed up group offloading inference, by enabling the use of CUDA "
"streams. However, using CUDA streams requires moving the model parameters "
"into pinned memory. This allocation is handled by Pytorch under the hood, "
"and can result in a significant spike in CPU RAM usage. Please consider this"
" option if your CPU RAM is atleast 2X the size of the model you are group "
"offloading. Enable CUDA streams via adding ``--use_stream True`` for command"
" line; for the Web UI, add an additional option ``use_stream`` with the "
"value set to ``True``."
msgstr ""
"Abilitando CUDA stream, possiamo accelerare l'inferenza di offload in batch."
" Tuttavia, l'uso di CUDA stream richiede di spostare i parametri del modello"
" nella memoria fissa. Questa allocazione viene gestita da PyTorch in "
"background e può comportare un aumento significativo dell'utilizzo della RAM"
" della CPU. Se la tua RAM della CPU è almeno il doppio delle dimensioni del "
"modello, valuta di utilizzare questa opzione. Per abilitare CUDA stream, "
"aggiungi ``--use_stream True`` nella riga di comando; per l'interfaccia Web "
"UI, aggiungi un'opzione aggiuntiva ``use_stream`` con valore ``True``."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:199
msgid "Applying Layerwise Casting to the Transformer"
msgstr "Applica la conversione del tipo layer per layer al Transformer"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:201
msgid ""
"Layerwise casting will downcast each layer’s weights to "
"``torch.float8_e4m3fn``, temporarily upcast to ``torch.bfloat16`` during the"
" forward pass of the layer, then revert to ``torch.float8_e4m3fn`` "
"afterward. This approach reduces memory requirements by approximately 50% "
"while introducing a minor quality reduction in the generated video due to "
"the precision trade-off. Enable layerwise casting via adding "
"``--layerwise_cast True`` for command line; for the Web UI, add an "
"additional option ``layerwise_cast`` with the value set to ``True``."
msgstr ""
"La conversione per layer degrada i pesi di ogni layer a "
"``torch.float8_e4m3fn``, li promuove temporaneamente a ``torch.bfloat16`` "
"durante la forward propagation del layer, e successivamente li ripristina a "
"``torch.float8_e4m3fn``. Questo metodo riduce i requisiti di memoria di "
"circa il 50%, ma comporta una leggera diminuzione della qualità video "
"generata a causa del compromesso sulla precisione. Per abilitare la "
"conversione per layer, aggiungi ``--layerwise_cast True`` alla riga di "
"comando; per l'interfaccia Web UI, aggiungi un'opzione aggiuntiva "
"``layerwise_cast`` con valore ``True``."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:208
msgid "This example will require 20GB of VRAM."
msgstr "Questo esempio richiederà 20GB di VRAM."

#~ msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
#~ msgstr "Endpoint compatibile con OpenAI"

#~ msgid "API"
#~ msgstr ""

#~ msgid "Endpoint"
#~ msgstr "endpoint"

#~ msgid "Text-to-Video API"
#~ msgstr "API di generazione video da testo"

#~ msgid "/v1/video/generations"
#~ msgstr ""

#~ msgid "Image-to-Video API"
#~ msgstr "API per generazione video da immagini"

#~ msgid "/v1/video/generations/image"
#~ msgstr ""
