## 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 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.