{"id":7943,"date":"2026-02-13T06:26:48","date_gmt":"2026-02-13T06:26:48","guid":{"rendered":"\/it\/tutorial\/?p=7943"},"modified":"2026-02-13T06:26:50","modified_gmt":"2026-02-13T06:26:50","slug":"guida-cli-ollama","status":"publish","type":"post","link":"\/it\/tutorial\/guida-cli-ollama\/","title":{"rendered":"Tutorial sulla CLI di Ollama: come usare Ollama dal terminale"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama &egrave; uno strumento potente per eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in locale e offre a sviluppatori, data scientist e utenti tecnici maggiore controllo e flessibilit&agrave; nella personalizzazione dei modelli.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Anche se puoi usare Ollama con interfacce grafiche di terze parti come Open WebUI per interazioni pi&ugrave; semplici, eseguirlo tramite l&rsquo;interfaccia a riga di comando (CLI) ti consente di registrare le risposte nei file e automatizzare i flussi di lavoro tramite script.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Questa guida ti accompagner&agrave; nell&rsquo;utilizzo di Ollama tramite la CLI, illustrando i comandi di base, come interagire con i modelli, automatizzare attivit&agrave; e creare modelli personalizzati. Alla fine, sarai in grado di personalizzare Ollama per i tuoi progetti basati sull&rsquo;intelligenza artificiale.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-configurazione-di-ollama-tramite-cli\">Configurazione di Ollama tramite CLI<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Prima di usare Ollama tramite la CLI, assicurati di averlo installato correttamente sul tuo sistema. Per verificarlo, apri il terminale ed esegui il seguente comando:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama --version<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Dovresti vedere un output simile a questo:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a9319779c2fa\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a9319779c2fa\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"177\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-ollama-versione.png\/public\" alt=\"L'output del terminale che mostra la versione di Ollama installata\" class=\"wp-image-7689\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-ollama-versione.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-ollama-versione.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-ollama-versione.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Successivamente, familiarizza con i seguenti comandi essenziali di Ollama:<\/p><figure tabindex=\"0\" class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Comando<\/strong><\/td><td><strong>Descrizione<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>ollama serve<\/td><td>Avvia Ollama sul tuo sistema locale.<\/td><\/tr><tr><td>ollama create &lt;new_model&gt;<\/td><td>Crea un nuovo modello a partire da uno esistente per personalizzarlo o addestrarlo.<\/td><\/tr><tr><td>ollama show &lt;model&gt;<\/td><td>Mostra i dettagli di un modello specifico, come la configurazione e la data di rilascio.<\/td><\/tr><tr><td>ollama run &lt;model&gt;<\/td><td>Esegue il modello specificato, rendendolo pronto per l&rsquo;interazione.<\/td><\/tr><tr><td>ollama pull &lt;model&gt;<\/td><td>Scarica il modello specificato sul tuo sistema.<\/td><\/tr><tr><td>ollama list<\/td><td>Mostra tutti i modelli scaricati.<\/td><\/tr><tr><td>ollama ps<\/td><td>Mostra i modelli attualmente in esecuzione.<\/td><\/tr><tr><td>ollama stop &lt;model&gt;<\/td><td>Ferma il modello specificato in esecuzione.<\/td><\/tr><tr><td>ollama rm &lt;model&gt;<\/td><td>Rimuove il modello specificato dal tuo sistema.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-uso-essenziale-di-ollama-nella-cli\">Uso essenziale di Ollama nella CLI<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Questa sezione spiega come usare Ollama tramite la CLI, dall&rsquo;interazione con i modelli al salvataggio dei risultati generati nei file.<\/p><h3 class=\"wp-block-heading\">Esecuzione dei modelli<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Per iniziare a utilizzare i modelli in Ollama, devi prima scaricare il modello di interesse utilizzando il comando <strong>pull<\/strong>. Ad esempio, per scaricare Llama <strong>3.2<\/strong>, esegui il seguente comando:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama pull llama3.2<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Aspetta che il download sia completato; il tempo di attesa pu&ograve; variare a seconda delle dimensioni del file del modello.<\/p><p>\n\n\n        <div class=\"protip\">\n            <div class=\"protip__heading\">\n                <svg width=\"24\" height=\"24\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n                    <path d=\"M1.49234 23.5024C1.23229 23.5024 0.972242 23.4024 0.782206 23.2123C0.562165 22.9923 0.452144 22.6822 0.502153 22.3722C0.562165 21.9221 1.14227 17.9113 3.00262 16.351C3.63274 15.8209 4.43289 15.5509 5.26305 15.5609C6.09321 15.5909 6.87335 15.9109 7.47347 16.4911C8.6937 17.6913 8.76371 19.6717 7.6435 20.9919C6.0832 22.8523 2.08245 23.4324 1.63237 23.4924C1.59236 23.4924 1.54235 23.4924 1.50234 23.4924L1.49234 23.5024ZM5.16303 17.5613C4.84297 17.5613 4.53291 17.6713 4.29287 17.8813C3.60274 18.4614 3.07264 19.9317 2.75258 21.242C4.06282 20.9219 5.5331 20.3918 6.11321 19.7017C6.55329 19.1716 6.54329 18.3814 6.0832 17.9213C5.85316 17.7013 5.5431 17.5713 5.20304 17.5613C5.19304 17.5613 5.17303 17.5613 5.16303 17.5613ZM11.7243 21.8821C11.4942 21.8821 11.2642 21.8021 11.0841 21.652C10.8541 21.462 10.7241 21.1819 10.7241 20.8819V15.9109L8.08358 13.2705H3.11264C2.81259 13.2705 2.53254 13.1404 2.3425 12.9104C2.15246 12.6803 2.07245 12.3803 2.12246 12.0902C2.19247 11.7102 2.84259 8.36953 4.70294 7.12929C6.33325 6.04909 8.96375 6.49918 10.244 6.80923C11.5442 4.96889 13.2546 3.4286 15.2349 2.33839C17.4553 1.11816 19.9858 0.518051 22.4963 0.498047C23.0464 0.498047 23.4865 0.948132 23.4865 1.49824C23.4865 5.0389 22.3763 9.97983 17.1753 13.7605C17.4853 15.0408 17.9354 17.6613 16.8552 19.2816C15.615 21.1419 12.2744 21.7921 11.8943 21.8621C11.8343 21.8721 11.7743 21.8821 11.7143 21.8821H11.7243ZM12.7245 16.181V19.6016C13.7146 19.2916 14.7948 18.7915 15.2049 18.1814C15.675 17.4812 15.605 16.091 15.385 14.9008C14.5248 15.3808 13.6346 15.8109 12.7245 16.181ZM9.66388 12.0302L11.9643 14.3307C13.1845 13.8306 14.3648 13.2204 15.485 12.5103C19.9358 9.51974 21.2361 5.60901 21.4561 2.53843C19.6157 2.67846 17.8254 3.20856 16.2051 4.09872C14.2847 5.14892 12.6544 6.68921 11.4942 8.54956C10.7841 9.65977 10.174 10.82 9.66388 12.0302ZM4.39289 11.2701H7.81353C8.1936 10.3599 8.63368 9.46974 9.11377 8.60957C7.92355 8.38953 6.51329 8.31952 5.81315 8.78961C5.19304 9.19968 4.70294 10.3099 4.39289 11.2701Z\" fill=\"#673DE6\"\/>\n                <\/svg>\n                <p class=\"protip__title\">\n                    Suggerimento                <\/p>\n            <\/div>\n            <p class=\"protip__content\">Se non sei sicuro di quale modello scaricare, consulta la <a href=\"https:\/\/ollama.com\/library\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">libreria ufficiale dei modelli di Ollama<\/a>. Troverai informazioni utili su ogni modello, come le opzioni di personalizzazione, il supporto linguistico e i casi d&rsquo;uso consigliati.<\/p>\n                    <\/div>\n        \n\n\n\n<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo aver scaricato il modello, puoi eseguirlo con un prompt predefinito come il seguente:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Spiega le basi del machine learning.\"<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco il risultato che dovresti ottenere:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a9319779fe0b\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a9319779fe0b\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"585\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-macchina-apprendimento.png\/public\" alt=\"Terminale che visualizza la risposta di un modello Ollama sull'apprendimento automatico\" class=\"wp-image-7690\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-macchina-apprendimento.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-macchina-apprendimento.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-macchina-apprendimento.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">In alternativa, puoi eseguire il modello senza un prompt per avviare una sessione interattiva:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">In questa modalit&agrave;, puoi inserire le tue domande o istruzioni, e il modello generer&agrave; le risposte. Puoi anche fare domande di approfondimento per ottenere informazioni pi&ugrave; dettagliate o chiarire una risposta precedente, ad esempio:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">Puoi spiegarmi meglio come viene usato il machine learning nel settore sanitario?<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Quando hai finito di interagire con il modello, scrivi:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">\/bye<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Questo ti far&agrave; uscire dalla sessione e ti riporter&agrave; alla normale interfaccia del terminale.<\/p><p>\n\n\n        <div class=\"protip\">\n            <div class=\"protip__heading\">\n                <svg width=\"24\" height=\"24\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n                    <path d=\"M1.49234 23.5024C1.23229 23.5024 0.972242 23.4024 0.782206 23.2123C0.562165 22.9923 0.452144 22.6822 0.502153 22.3722C0.562165 21.9221 1.14227 17.9113 3.00262 16.351C3.63274 15.8209 4.43289 15.5509 5.26305 15.5609C6.09321 15.5909 6.87335 15.9109 7.47347 16.4911C8.6937 17.6913 8.76371 19.6717 7.6435 20.9919C6.0832 22.8523 2.08245 23.4324 1.63237 23.4924C1.59236 23.4924 1.54235 23.4924 1.50234 23.4924L1.49234 23.5024ZM5.16303 17.5613C4.84297 17.5613 4.53291 17.6713 4.29287 17.8813C3.60274 18.4614 3.07264 19.9317 2.75258 21.242C4.06282 20.9219 5.5331 20.3918 6.11321 19.7017C6.55329 19.1716 6.54329 18.3814 6.0832 17.9213C5.85316 17.7013 5.5431 17.5713 5.20304 17.5613C5.19304 17.5613 5.17303 17.5613 5.16303 17.5613ZM11.7243 21.8821C11.4942 21.8821 11.2642 21.8021 11.0841 21.652C10.8541 21.462 10.7241 21.1819 10.7241 20.8819V15.9109L8.08358 13.2705H3.11264C2.81259 13.2705 2.53254 13.1404 2.3425 12.9104C2.15246 12.6803 2.07245 12.3803 2.12246 12.0902C2.19247 11.7102 2.84259 8.36953 4.70294 7.12929C6.33325 6.04909 8.96375 6.49918 10.244 6.80923C11.5442 4.96889 13.2546 3.4286 15.2349 2.33839C17.4553 1.11816 19.9858 0.518051 22.4963 0.498047C23.0464 0.498047 23.4865 0.948132 23.4865 1.49824C23.4865 5.0389 22.3763 9.97983 17.1753 13.7605C17.4853 15.0408 17.9354 17.6613 16.8552 19.2816C15.615 21.1419 12.2744 21.7921 11.8943 21.8621C11.8343 21.8721 11.7743 21.8821 11.7143 21.8821H11.7243ZM12.7245 16.181V19.6016C13.7146 19.2916 14.7948 18.7915 15.2049 18.1814C15.675 17.4812 15.605 16.091 15.385 14.9008C14.5248 15.3808 13.6346 15.8109 12.7245 16.181ZM9.66388 12.0302L11.9643 14.3307C13.1845 13.8306 14.3648 13.2204 15.485 12.5103C19.9358 9.51974 21.2361 5.60901 21.4561 2.53843C19.6157 2.67846 17.8254 3.20856 16.2051 4.09872C14.2847 5.14892 12.6544 6.68921 11.4942 8.54956C10.7841 9.65977 10.174 10.82 9.66388 12.0302ZM4.39289 11.2701H7.81353C8.1936 10.3599 8.63368 9.46974 9.11377 8.60957C7.92355 8.38953 6.51329 8.31952 5.81315 8.78961C5.19304 9.19968 4.70294 10.3099 4.39289 11.2701Z\" fill=\"#673DE6\"\/>\n                <\/svg>\n                <p class=\"protip__title\">\n                    Lettura consigliata                <\/p>\n            <\/div>\n            <p class=\"protip__content\">Scopri <a href=\"\/it\/tutorial\/come-scrivere-un-prompt-ai\/\">come creare prompt AI<\/a> per migliorare i tuoi risultati e le interazioni con i modelli di Ollama.<\/p>\n                    <\/div>\n        \n\n\n\n<\/p><h3 class=\"wp-block-heading\">Addestrare i modelli<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Anche se i modelli open-source pre-addestrati come Llama <strong>3.2<\/strong> funzionano bene per compiti generici come la generazione di contenuti, potrebbero non soddisfare sempre le esigenze di casi d&rsquo;uso specifici. Per migliorare la precisione di un modello su un determinato argomento, &egrave; necessario addestrarlo utilizzando dati rilevanti.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Tieni presente che questi modelli hanno <strong>limitazioni di memoria a breve termine<\/strong>, quindi i dati di addestramento vengono conservati solo durante la conversazione attiva. Quando chiudi la sessione e ne avvii una nuova, il modello non ricorder&agrave; le informazioni con cui l&rsquo;hai addestrato in precedenza.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Per addestrare il modello, avvia una sessione interattiva. Poi, inizia l&rsquo;addestramento digitando un prompt del tipo:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">Ehi, voglio che impari qualcosa su [argomento]. Posso addestrarti su questo?<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Il modello risponder&agrave; con un messaggio simile al seguente:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977a3770\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977a3770\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"78\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-formazione.png\/public\" alt=\"Terminale che visualizza la risposta di un modello Ollama a una richiesta di addestramento\" class=\"wp-image-7691\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-formazione.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-formazione.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-uscita-formazione.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Puoi quindi fornire informazioni di base sull&rsquo;argomento per aiutare il modello a comprendere meglio:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977a6c0f\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977a6c0f\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"554\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-prompt-formazione.png\/public\" alt=\"Terminale che visualizza un prompt a scopo formativo\" class=\"wp-image-7692\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-prompt-formazione.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-prompt-formazione.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-prompt-formazione.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Per continuare l&rsquo;addestramento e fornire pi&ugrave; informazioni, chiedi al modello di farti delle domande sull&rsquo;argomento. Per esempio:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">Puoi farmi qualche domanda su [argomento] per aiutarti a capirlo meglio?<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta che il modello ha acquisito abbastanza contesto sull&rsquo;argomento, puoi concludere l&rsquo;addestramento e verificare se il modello ha acquisito correttamente le informazioni.<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977aa0a0\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977aa0a0\" class=\"aligncenter size-large wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1366\" height=\"735\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/image-13.png\/w=1024,h=1024,fit=scale-down\" alt=\"\" class=\"wp-image-7959\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/image-13.png\/w=1366,fit=scale-down 1366w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/image-13.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/image-13.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/image-13.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1366px) 100vw, 1366px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><h3 class=\"wp-block-heading\">Richiedere e registrare le risposte nei file<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">In Ollama, puoi chiedere al modello di eseguire operazioni utilizzando il contenuto di un file, come riassumere un testo o analizzare delle informazioni. Questo &egrave; particolarmente utile per documenti lunghi, in quanto elimina la necessit&agrave; di copiare e incollare il testo quando dai istruzioni al modello.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Ad esempio, se hai un file chiamato <strong>input.txt<\/strong> con le informazioni che desideri riassumere, puoi eseguire il seguente comando:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Riassumi il contenuto di questo file in 50 parole.\" &lt; input.txt<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Il modello legger&agrave; il contenuto del file e generer&agrave; un riassunto:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977ad2fc\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977ad2fc\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"151\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-risposta-sommario.png\/public\" alt=\"Terminale che visualizza la risposta di un modello Ollama alla sintesi di un file TXT\" class=\"wp-image-7693\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-risposta-sommario.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-risposta-sommario.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-llama-3-2-risposta-sommario.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama ti permette anche di registrare le risposte del modello in un file, facilitando la revisione o il perfezionamento in un secondo momento. Ecco un esempio di come porre una domanda al modello e salvare l&rsquo;output in un file:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Parlami delle energie rinnovabili.\" &gt; output.txt<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Questo comando salver&agrave; la risposta del modello nel file <strong>output.txt<\/strong>:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977b08fc\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977b08fc\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"341\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-cat-uscita.png\/public\" alt=\"Terminale che visualizza il contenuto di output.txt utilizzando il comando Linux cat\" class=\"wp-image-7694\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-cat-uscita.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-cat-uscita.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-cat-uscita.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-uso-avanzato-di-ollama-nella-cli\">Uso avanzato di Ollama nella CLI<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Ora che hai capito le basi, vediamo come usare Ollama in modo pi&ugrave; avanzato tramite la CLI.<\/p><h3 class=\"wp-block-heading\">Creazione di modelli personalizzati<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Usando Ollama tramite la CLI, puoi creare un modello personalizzato in base alle tue esigenze.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Per farlo, crea un Modelfile, che &egrave; il progetto del tuo modello personalizzato. Il file definisce impostazioni chiave come il modello di base, i parametri da regolare e il comportamento del modello rispetto ai prompt.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Segui questi passaggi per creare un modello personalizzato in Ollama:<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>1. Crea un nuovo Modelfile<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Usa un editor di testo come <a href=\"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/how-to-install-and-use-nano-text-editor\/\">nano<\/a> per creare un nuovo Modelfile. In questo esempio, chiameremo il file <strong>custom-modelfile<\/strong>:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">nano custom-modelfile<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Poi, copia e incolla questo Modelfile di base, che personalizzerai nel passaggio successivo:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\"># Usa Llama 3.2 come modello base\n\nFROM llama3.2\n\n# Regola i parametri del modello\n\nPARAMETER temperature 0.7\n\nPARAMETER num_ctx 3072\n\nPARAMETER stop \"assistant:\"\n\n# Definisci il comportamento del modello\n\nSYSTEM \"Sei un esperto di sicurezza informatica.\"\n\n# Personalizza il modello di conversazione\n\nTEMPLATE \"\"\"{{ if .System }}Advisor: {{ .System }}{{ end }}\n\nClient: {{ .Prompt }}\n\nAdvisor: {{ .Response }}\"\"\"<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>2. Personalizza il Modelfile<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco gli elementi chiave che puoi personalizzare nel Modelfile:<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modello di base (FROM)<\/strong>. Imposta il modello di base per la tua istanza personalizzata. Puoi scegliere tra i modelli disponibili come Llama<strong> 3.2<\/strong>:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">FROM llama3.2<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Parametri (PARAMETER)<\/strong>. Controlla il comportamento del modello, ad esempio:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Temperatura<\/strong>. Regola la creativit&agrave; del modello. Valori pi&ugrave; alti come<strong> 1.0 <\/strong>lo rendono pi&ugrave; creativo, mentre quelli pi&ugrave; bassi come<strong> 0.5 <\/strong>lo rendono pi&ugrave; mirato.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">PARAMETER temperature 0.9<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Finestra di contesto (num_ctx)<\/strong>. Definisce la quantit&agrave; di testo precedente che il modello usa come contesto.<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">PARAMETER num_ctx 4096<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Messaggio di sistema (SYSTEM)<\/strong>. Definisce come il modello dovrebbe comportarsi. Ad esempio, puoi dirgli di comportarsi come un personaggio specifico o di evitare di rispondere a domande che non c&rsquo;entrano:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">SYSTEM \"Sei un esperto di sicurezza informatica. Rispondi solo alle domande relative alla sicurezza informatica. Se ti viene chiesto qualcosa di non pertinente, rispondi con: 'Rispondo solo alle domande relative alla sicurezza informatica.&rsquo;\"<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Modello (TEMPLATE)<\/strong>. Personalizza come strutturare l&rsquo;interazione tra l&rsquo;utente e il modello. Per esempio:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">TEMPLATE \"\"\"{{ if .System }}&lt;|start|&gt;system\n\n{{ .System }}&lt;|end|&gt;{{ end }}\n\n&lt;|start|&gt;user\n\n{{ .Prompt }}&lt;|end|&gt;\n\n&lt;|start|&gt;assistant\n\n\"\"\"<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo aver fatto le modifiche che servono, salva il file ed esci da <strong>nano<\/strong> premendo <strong>Ctrl + X &rarr; Y &rarr; Invio<\/strong>.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>3. Crea ed esegui il modello personalizzato<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Una volta che il tuo Modelfile &egrave; pronto, usa il comando qui sotto per creare un modello basato sul file:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama create custom-model-name -f .\/custom-modelfile<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Dovresti vedere un messaggio che dice che il modello &egrave; stato creato con successo:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977b4ad7\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977b4ad7\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"235\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminal-ollama-creare-nome-modello-personalizzato-successo.png\/public\" alt=\"Terminale di output che mostra l'avvenuta creazione di un modello personalizzato\" class=\"wp-image-7695\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminal-ollama-creare-nome-modello-personalizzato-successo.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminal-ollama-creare-nome-modello-personalizzato-successo.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminal-ollama-creare-nome-modello-personalizzato-successo.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo, esegui il modello come faresti con qualsiasi altro:<\/p><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run custom-model-name<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\">Questo avvier&agrave; il modello con le personalizzazioni che hai fatto e potrai interagire con esso:<\/p><div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context='{\"imageId\":\"6a931977b7da9\"}' data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6a931977b7da9\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"135\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-nome-modello-risposta.png\/public\" alt=\"Terminale che visualizza la risposta di un modello personalizzato a un argomento non correlato\" class=\"wp-image-7696\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-nome-modello-risposta.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-nome-modello-risposta.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2026\/02\/terminale-nome-modello-risposta.png\/w=768,fit=scale-down 768w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><button class=\"lightbox-trigger\" type=\"button\" aria-haspopup=\"dialog\" data-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\" data-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\" data-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\">\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\"><\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">Puoi continuare a modificare e perfezionare il Modelfile regolando i parametri, modificando i messaggi di sistema, aggiungendo template pi&ugrave; avanzati o persino includendo i tuoi set di dati. Salva le modifiche e riesegui il modello per vedere gli effetti.<\/p><h3 class=\"wp-block-heading\">Automatizzare le attivit&agrave; con gli script<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Automatizzare le attivit&agrave; ripetitive in Ollama pu&ograve; farti risparmiare tempo e garantire la coerenza del flusso di lavoro. Usando gli script bash, puoi eseguire i comandi automaticamente. Con i cron job, puoi programmare l&rsquo;esecuzione delle attivit&agrave; in orari specifici. Ecco come iniziare:<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Creare ed eseguire script bash<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Puoi creare uno script bash che esegue i comandi di Ollama. Ecco come:<\/p><ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Apri un editor di testo e crea un nuovo file chiamato <strong>ollama-script.sh<\/strong>:<\/li>\n<\/ol><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">nano ollama-script.sh<\/pre><ol start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Aggiungi i comandi Ollama necessari all&rsquo;interno dello script. Ad esempio, per eseguire un modello e salvare l&rsquo;output in un file:<\/li>\n<\/ol><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">#!\/bin\/bash\n\n# Esegui il modello e salva il risultato in un file\n\nollama run llama3.2 \"Quali sono le ultime tendenze nell'IA?\" &gt; ai-output.txt<\/pre><ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Rendi lo script eseguibile <a href=\"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/vps\/change-linux-permissions-and-owners\/\">assegnandogli i permessi giusti<\/a>:<\/li>\n<\/ol><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">chmod +x ollama-script.sh<\/pre><ol start=\"4\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Esegui lo script direttamente dal terminale:<\/li>\n<\/ol><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">.\/ollama-script.sh<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Configura i cron job per automatizzare le attivit&agrave;<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Puoi combinare il tuo script con un <a href=\"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/cron-job\/\">cron job<\/a> per automatizzare attivit&agrave; come l&rsquo;esecuzione regolare dei modelli. Ecco come impostare un cron job per eseguire automaticamente gli script Ollama:<\/p><ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Apri l&rsquo;editor crontab digitando:<\/li>\n<\/ol><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">crontab -e<\/pre><ol start=\"2\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Aggiungi una riga che specifichi quando e quale script deve essere eseguito. Per esempio, per far partire lo script ogni domenica a mezzanotte:<\/li>\n<\/ol><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">0 0 * * 0 \/path\/to\/ollama-script.sh<\/pre><ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Salva e esci dall&rsquo;editor dopo aver aggiunto il cron job.<\/li>\n<\/ol><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-casi-duso-comuni-per-la-cli\">Casi d&rsquo;uso comuni per la CLI<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Ecco alcuni esempi reali di come usare la CLI di Ollama.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Generazione di testo<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Puoi usare modelli pre-addestrati per creare riassunti, generare contenuti o rispondere a domande specifiche.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Riassumere un file di testo grande:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Riassumi il seguente testo:\" &lt; long-document.txt<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Creare contenuti come post di blog o descrizioni di prodotti:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Scrivi un breve articolo sui vantaggi dell'uso dell'IA nel settore sanitario.\"&gt; article.txt<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Rispondere a domande specifiche per aiutare nella ricerca:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Quali sono le ultime tendenze nell'intelligenza artificiale e come influenzeranno la sanit&agrave;?\"<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Elaborazione, analisi e previsione dei dati<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama ti permette anche di gestire attivit&agrave; di elaborazione dei dati come la classificazione dei testi, l&rsquo;analisi del sentiment e la previsione.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Classificazione del testo in sentiment positivo, negativo o neutro:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Analizza il sentiment di questa recensione del cliente: 'Il prodotto &egrave; fantastico, ma la consegna &egrave; stata lenta'.\"<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Categorizzazione del testo in categorie predefinite:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Classifica questo testo nelle seguenti categorie: Notizie, Opinioni o Recensioni.\" &lt; textfile.txt<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Previsione di un risultato in base ai dati forniti:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">ollama run llama3.2 \"Prevedi l'andamento del prezzo delle azioni per il prossimo mese in base ai seguenti dati:\" &lt; stock-data.txt<\/pre><p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Integrazione con strumenti esterni<\/strong><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Un altro uso comune della CLI di Ollama &egrave; combinarla con strumenti esterni per automatizzare l&rsquo;elaborazione dei dati e ampliare le capacit&agrave; di altri programmi.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Integrare Ollama con un&rsquo;API di terze parti per recuperare dati, elaborarli e generare risultati:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">curl -X GET \"https:\/\/api.example.com\/data\" | ollama run llama3.2 \"Analizza i seguenti dati API e riassumi le informazioni chiave.\"<\/pre><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Usare Python per eseguire un sottoprocesso con Ollama:<\/li>\n<\/ul><pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"generic\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">import subprocess\n\nresult = subprocess.run(['ollama', 'run', 'llama3.2', 'Dammi le ultime tendenze del mercato azionario'], capture_output=True)\n\nprint(result.stdout.decode())<\/pre><figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"\/it\/vps\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" width=\"2048\" height=\"600\" src=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2024\/02\/IT-VPS-hosting_in-text-banner.png\/w=1024,h=1024,fit=scale-down\" alt=\"\" class=\"wp-image-1333\" srcset=\"https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2024\/02\/IT-VPS-hosting_in-text-banner.png\/w=2048,fit=scale-down 2048w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2024\/02\/IT-VPS-hosting_in-text-banner.png\/w=300,fit=scale-down 300w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2024\/02\/IT-VPS-hosting_in-text-banner.png\/w=1024,fit=scale-down 1024w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2024\/02\/IT-VPS-hosting_in-text-banner.png\/w=768,fit=scale-down 768w, https:\/\/imagedelivery.net\/LqiWLm-3MGbYHtFuUbcBtA\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2024\/02\/IT-VPS-hosting_in-text-banner.png\/w=1536,fit=scale-down 1536w\" sizes=\"(max-width: 2048px) 100vw, 2048px\" \/><\/a><\/figure><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusioni\">Conclusioni<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">In questo articolo hai imparato le basi per usare Ollama tramite CLI, come eseguire comandi, interagire con i modelli e registrare le risposte dei modelli nei file.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Con l&rsquo;interfaccia a riga di comando, puoi anche eseguire operazioni pi&ugrave; avanzate, come creare nuovi modelli basati su quelli esistenti, automatizzare flussi di lavoro complessi con script e cron job e integrare Ollama con strumenti esterni.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Puoi esplorare le funzionalit&agrave; di personalizzazione di Ollama per sfruttarne appieno il potenziale nei tuoi progetti di AI. Se hai domande o desideri condividere la tua esperienza con Ollama nella CLI, non esitare a utilizzare la casella dei commenti qui sotto.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faq-sul-tutorial-della-cli-di-ollama\">FAQ sul tutorial della CLI di Ollama<\/h2><div id=\"rank-math-faq\" class=\"rank-math-block\">\n<div class=\"rank-math-list \">\n<div id=\"faq-question-1770892368660\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question \">Cosa posso fare con la versione CLI di Ollama?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer \">\n\n<p>Con la versione CLI di Ollama, puoi eseguire modelli, generare testo, eseguire attivit&agrave; come l&rsquo;analisi del sentiment, automatizzare i flussi di lavoro con gli script, creare modelli personalizzati e integrare Ollama con strumenti esterni o API per applicazioni avanzate.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1770892370667\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question \">Come si installano i modelli per Ollama nella CLI?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer \">\n\n<p>Per installare i modelli tramite la CLI, prima assicurati di aver scaricato Ollama sul tuo sistema. Poi, usa il comando <strong>ollama pull <\/strong>seguito dal nome del modello. Per esempio, per installare Llama<strong> 3.2<\/strong>, esegui <strong>ollama pull llama3.2<\/strong>.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1770892371232\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question \">Posso usare modelli multimodali nella versione CLI?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer \">\n\n<p>Anche se tecnicamente puoi usare modelli multimodali come LlaVa nella CLI di Ollama, non &egrave; molto pratico perch&eacute; la CLI &egrave; pensata per le attivit&agrave; basate sul testo. &Egrave; consigliabile usare Ollama con strumenti GUI per gestire il lavoro legato alle immagini.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama &egrave; uno strumento potente per eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in locale e offre a sviluppatori, data scientist e utenti tecnici maggiore controllo e flessibilit&agrave; nella personalizzazione dei modelli. Anche se puoi usare Ollama con interfacce grafiche di terze parti come Open WebUI per interazioni pi&ugrave; semplici, eseguirlo tramite l&rsquo;interfaccia a riga [&#8230;]<\/p>\n<p><a class=\"btn btn-secondary understrap-read-more-link\" href=\"\/it\/tutorial\/guida-cli-ollama\/\">Read More&#8230;<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":190,"featured_media":7688,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"Guida Ollama CLI per usare Ollama da terminale","rank_math_description":"Usare Ollama CLI consente di gestire modelli AI da terminale. Questa guida spiega comandi e casi d\u2019uso principali.","rank_math_focus_keyword":"ollama cli","footnotes":""},"categories":[226,188],"tags":[],"class_list":["post-7943","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-applicazioni-preinstallate","category-vps"],"hreflangs":[{"locale":"en-US","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":1},{"locale":"pt-BR","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/br\/tutoriais\/tutorial-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"fr-FR","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/tutoriel-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"es-ES","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/es\/tutoriales\/tutorial-de-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"id-ID","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/id\/tutorial\/panduan-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"de-DE","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/de\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"it-IT","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/guida-cli-ollama\/","default":0},{"locale":"en-PH","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ph\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"en-MY","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/my\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"en-GB","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/uk\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"en-IN","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/in\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"en-CA","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ca\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"en-AU","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/au\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"en-NG","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ng\/tutorials\/ollama-cli-tutorial\/","default":0},{"locale":"es-AR","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ar\/tutoriales\/tutorial-de-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"es-MX","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/mx\/tutoriales\/tutorial-de-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"es-CO","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/co\/tutoriales\/tutorial-de-ollama-cli\/","default":0},{"locale":"pt-PT","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/pt\/tutoriais\/tutorial-ollama-cli\/","default":0}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7943","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/users\/190"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7943"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7943\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7982,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7943\/revisions\/7982"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7688"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7943"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7943"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/it\/tutorial\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7943"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}