Ho chiesto a ChatGPT:

Come posso, partendo dai codici sorgenti di DeepSeek, avviare la mia infrastruttura tecnologica, addestrare una mia AI personale e tentare di lanciarla con una mia startup?

Ecco la sua risposta - le considerazioni finali sono veramente spiazzanti 😬

Per avviare un’infrastruttura tecnologica basata sui codici sorgenti di DeepSeek, addestrare la tua AI personale e lanciare una startup, devi seguire diversi passaggi fondamentali, suddivisi in tre macro-aree:

1. Costruzione dell’Infrastruttura Tecnologica

Per avviare la tua AI, hai bisogno di un'infrastruttura che supporti il training e l'inferenza dei modelli. Ecco come fare:

A. Reperire e Comprendere il Codice di DeepSeek

  • Assicurati di avere accesso ai codici sorgenti di DeepSeek (open-source o leaked, se ufficialmente rilasciati).
  • Studia l’architettura del modello, il framework utilizzato (PyTorch, TensorFlow, JAX), e il sistema di training.
  • Analizza il dataset e i metodi di pre-processing.

B. Costruire il Sistema di Computazione

  • Cloud Computing: Scegli un provider come AWS, Google Cloud, Azure, Lambda Labs per l'addestramento distribuito.
  • On-Premise: Se hai un budget elevato, puoi costruire un cluster di GPU NVIDIA A100/H100 o AMD MI300 con software come Ray, Deepspeed, vLLM per la gestione distribuita.

C. Impostare il Data Pipeline

  • Prepara un'infrastruttura per la raccolta e la gestione dei dati con Apache Kafka, Airflow, DVC.
  • Utilizza LangChain, Hugging Face Datasets, RAG per integrare nuove informazioni in tempo reale.

2. Addestrare il Modello di AI

Dopo aver impostato l’infrastruttura, devi personalizzare e addestrare il tuo modello.

A. Scegli il Tipo di Modello

  • Pre-trained (Fine-tuning): Parti dal modello DeepSeek e specializzalo con dati di nicchia.
  • Training da Zero: Solo se hai decine di milioni di dollari e potenza di calcolo enorme.

B. Raccogliere e Pulire i Dati

  • Usa Common Crawl, Wikipedia, libri digitalizzati, articoli scientifici, dataset conversazionali.
  • Filtra contenuti tossici, bias e migliora la qualità con LLM data curation tools.

C. Eseguire il Fine-tuning

  • Usa LoRA, QLoRA, PEFT per personalizzare il modello senza addestrarlo da zero.
  • Implementa tecniche di RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) per migliorare le risposte.

D. Ottimizzazione dell’Inferenza

  • Riduci il costo dell’inferenza con 4-bit quantization (GPTQ, BitsAndBytes).
  • Usa vLLM, TensorRT-LLM, Flash Attention per servire il modello con minime latenze.

3. Creazione della Startup e Monetizzazione

Una volta addestrata la tua AI, devi trasformarla in un prodotto vendibile.

A. Definire il Prodotto

  • Assistente AI personalizzato per settori specifici (medicina, legale, educazione, ecc.).
  • AI SaaS (Software as a Service) con API accessibili a pagamento.
  • AI per contenuti generativi (testo, codice, immagini, video).

B. Sviluppare l’Infrastruttura per il Servizio

  • Crea un’interfaccia utente con React, Next.js, Vue.js.
  • Backend scalabile con FastAPI, Flask, Node.js, Django.
  • Deploy con Kubernetes, Docker, Terraform.

C. Strategia di Monetizzazione

  • Abbonamenti API stile OpenAI.
  • Licenza enterprise per aziende.
  • Modelli freemium con upsell (gratis per uso base, pagamento per funzioni avanzate).

D. Scalabilità e Investimenti

  • Cerca finanziamenti tramite VC, acceleratori, crowdfunding.
  • Partner strategici con aziende già affermate.

Risorse Utili

  • Hugging Face Transformers per LLM.
  • DeepSpeed, ColossalAI per training efficiente.
  • MosaicML, Together.ai per training low-cost.
  • Papers di OpenAI, Meta, DeepMind per ottimizzare il modello.

Conclusione

Se hai budget limitato, parti dal fine-tuning di DeepSeek e lancia un servizio API a basso costo. Se hai finanziamenti, investi in una soluzione personalizzata. La chiave è trovare un settore di nicchia dove la tua AI può eccellere senza competere direttamente con OpenAI o Google.

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