## Guida alla distribuzione dell'agente AI su dispositivi a basso consumo energetico

**Pubblico di riferimento**
Questo progetto è rivolto a sviluppatori e appassionati di hardware che desiderano eseguire agenti di intelligenza artificiale su dispositivi embedded (come Raspberry Pi, Jetson Nano) o su hardware PC meno recente.

**Usi principali**
Questo risolve il problema del collo di bottiglia prestazionale derivante dall'implementazione di agenti AI in ambienti con risorse di calcolo limitate (poca memoria GPU, CPU debole), consentendo un funzionamento leggero del modello e una pianificazione efficiente delle risorse.

**Punti tecnici chiave**
– **Implementazione leggera**: Esplorazione della scelta tra tecniche di quantizzazione e modelli miniaturizzati (SLM).
– **Ottimizzazione delle risorse**: Miglioramento della velocità di risposta tramite la gestione della memoria e il framework di accelerazione dell'inferenza.
– **Esercitazione pratica di scenario**: Trasformare l'agente AI in un nodo di edge computing praticamente operativo per ridurre i costi hardware.