Come utilizzare DeepSeek AI e la chiave API gratuitamente

Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, l'accesso a potenti modelli di IA è stato tradizionalmente limitato da significativi ostacoli economici e requisiti tecnici. DeepSeek AI, un modello linguistico all'avanguardia sviluppato dalla compagnia cinese DeepSeek, è emerso come un elemento di cambiamento in questo spazio. Con prestazioni comparabili a modelli proprietari come le offerte di OpenAI, l'approccio open-source di DeepSeek ha democratizzato l'accesso a capacità avanzate di intelligenza artificiale. Questa guida completa ti guiderà attraverso vari metodi per utilizzare DeepSeek AI completamente gratis, permettendoti di sfruttare questa tecnologia senza vincoli finanziari.

Che cos'è DeepSeek AI?

DeepSeek AI è una raccolta di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che ha attirato una notevole attenzione nella comunità dell'IA per le sue impressionanti capacità nel ragionamento, matematica, programmazione e compiti di conoscenza generale. Ciò che distingue DeepSeek non è solo la sua performance ma la sua accessibilità: l'azienda ha reso disponibili diverse versioni dei suoi modelli come offerte open-source, permettendo a ricercatori, sviluppatori e appassionati di utilizzarli senza i costi proibitivi associati a molti servizi IA commerciali.

La famiglia di modelli DeepSeek include:

• DeepSeek-R1: Il modello di ragionamento di prima generazione dell'azienda, disponibile in varie dimensioni da 1.5B a 671B parametri
• DeepSeek-V3: Il loro modello di IA conversazionale ottimizzato per interazioni generali
• DeepSeek Coder: Modelli specializzati per compiti di programmazione e generazione di codice

Questi modelli hanno mostrato prestazioni notevoli nei benchmark, con alcune versioni che si avvicinano o eguagliano le capacità di modelli proprietari molto più costosi di grandi aziende di IA.

Utilizzare Anakin AI: Il modo più semplice per accedere a DeepSeek

Prima di immergerci in approcci più tecnici, esploriamo il modo più semplice per accedere ai modelli DeepSeek senza alcuna configurazione o conoscenza tecnica: Anakin AI.

Anakin AI è una piattaforma IA tutto-in-uno che offre accesso gratuito a una vasta gamma di potenti modelli IA, incluso DeepSeek. Questa piattaforma user-friendly ti consente di iniziare immediatamente a utilizzare le capacità di DeepSeek senza scaricare nulla o impostare ambienti complessi.

Iniziare con Anakin AI:

1. Visita anakin.ai e crea un account gratuito
2. Naviga nella sezione App Store e cerca "DeepSeek"
3. Troverai molte applicazioni DeepSeek disponibili, tra cui DeepSeek-R1 e DeepSeek V3
4. Clicca su "Usa questa app" sul modello DeepSeek che preferisci
5. Inizia a interagire con il modello immediatamente attraverso l'interfaccia chat intuitiva

Anakin AI offre diversi vantaggi per accedere a DeepSeek:

• Nessuna installazione o configurazione richiesta
• Interfaccia user-friendly progettata sia per principianti che per esperti
• Accesso a più modelli IA oltre a DeepSeek
• Tier gratuito disponibile con limiti di utilizzo ragionevoli
• Funzionalità avanzate come flussi di lavoro personalizzati e elaborazione in batch

Con Anakin AI, puoi sperimentare le capacità di DeepSeek per compiti come rispondere a domande, generazione di contenuti, assistenza nella programmazione e problem-solving senza preoccuparti dei requisiti hardware o delle configurazioni tecniche.

Eseguire DeepSeek localmente con Ollama

Per coloro che preferiscono eseguire modelli IA localmente sul proprio hardware per maggiore privacy, controllo e potenzialmente prestazioni superiori, Ollama offre un'eccellente soluzione per distribuire i modelli DeepSeek sul proprio computer.

Requisiti per eseguire DeepSeek localmente:

I requisiti hardware variano a seconda di quale versione di DeepSeek si prevede di utilizzare:

• Per modelli più piccoli (1.5B, 7B o 8B): Un CPU moderno con almeno 16GB di RAM, preferibilmente con una GPU decente (8GB+ VRAM)
• Per modelli medi (14B, 32B): Una GPU potente con 16-24GB di VRAM
• Per modelli più grandi (70B): GPU di fascia alta con 40GB+ di VRAM
• Per il modello completo da 671B: Hardware di livello enterprise con più GPU potenti

Guida passo-passo per eseguire DeepSeek con Ollama:

Installa Ollama:

• Per macOS e Linux: curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | sh
• Per Windows: Scarica l'installer da ollama.com/download

Scarica e esegui DeepSeek: Scegli la dimensione del modello appropriata in base alle capacità hardware:

# Per sistemi entry-level (versione 1.5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b

# Per sistemi di fascia media (versione 7B)
ollama run deepseek-r1:7b

# Per sistemi migliori (versione 8B basata su Llama)
ollama run deepseek-r1:8b

# Per sistemi ad alte prestazioni (versione 14B)
ollama run deepseek-r1:14b

Interagire con il modello: Una volta caricato il modello, vedrai un prompt dei comandi dove puoi iniziare a porre domande o fornire suggerimenti:

>>> Qual è il significato dell'informatica quantistica?

Gestire i tuoi modelli:

• Elenca i modelli installati: ollama list
• Rimuovi un modello: ollama rm deepseek-r1:7b
• Mostra informazioni sul modello: ollama show deepseek-r1

Aggiungere un'interfaccia grafica:

Seppur Ollama fornisca un'interfaccia da linea di comando per impostazione predefinita, puoi migliorare la tua esperienza con un'interfaccia utente grafica. Opzioni popolari includono:

• Open WebUI: Un'interfaccia web ricca di funzionalità per interagire con i modelli Ollama
• LM Studio: Un'applicazione desktop per gestire e utilizzare modelli di linguaggio locali
• MSTY.app: Un'interfaccia user-friendly ottimizzata per Ollama

Per installare Open WebUI, ad esempio, puoi usare Docker:

docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest

Poi accedilo a http://localhost:3000 nel tuo browser.

DeepSeek su piattaforme cloud

Se non hai l'hardware necessario per eseguire DeepSeek localmente, ma desideri comunque un controllo diretto sul modello, diverse piattaforme cloud offrono opzioni gratuite o a basso costo per distribuire modelli DeepSeek:

Google Colab (Tier Gratuito):

Crea un nuovo notebook Google Colab

Installa i pacchetti necessari:

!pip install transformers torch accelerate

Carica e utilizza DeepSeek:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

# Genera testo
inputs = tokenizer("Scrivi una poesia sull'intelligenza artificiale", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Hugging Face Spaces:

1. Crea un account gratuito su Hugging Face
2. Crea un nuovo Space
3. Seleziona Gradio come tuo framework
4. Costruisci una semplice interfaccia per DeepSeek utilizzando i loro template forniti

Costruire applicazioni RAG con DeepSeek

Una delle applicazioni più potenti di DeepSeek è la creazione di sistemi di Generazione Aumentata da Recupero (RAG) che possono fare riferimento a specifiche basi di conoscenza. Ecco un approccio semplificato per creare un sistema RAG gratuito con DeepSeek:

Utilizzare LangChain con DeepSeek:

Installa i pacchetti necessari:

pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official

Imposta l'elaborazione dei documenti:

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# Carica il documento
loader = PyPDFLoader("tuo_documento.pdf")
data = loader.load()

# Dividi in parti
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)

Crea embeddings e imposta l'archiviazione vettoriale:

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# Usa il modello di embedding gratuito
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# Crea il negozio di vettori
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

Imposta DeepSeek con il servizio NVIDIA NIM gratuito:

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA

# Ottieni la chiave API gratuita da NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
    model="deepseek-ai/deepseek-r1",
    api_key="your_free_nvidia_nim_api_key",
    temperature=0.7
)

# Crea la catena RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# Interroga il sistema
result = qa_chain.invoke({"query": "Quali sono i punti chiave nel documento?"})
print(result["result"])

Opzioni di accesso API a DeepSeek

Se preferisci utilizzare DeepSeek tramite chiamate API senza dover configurare il modello da solo, diverse opzioni offrono accesso gratuito o a basso costo:

1. NVIDIA NIM: Offre modelli DeepSeek con crediti gratuiti per i nuovi utenti
2. Perplexity API: Fornisce accesso ai modelli DeepSeek con un generoso tier gratuito
3. Piattaforma ufficiale di DeepSeek: Occasionalmente offre crediti API gratuiti per sviluppatori

Per iniziare con NVIDIA NIM:

1. Crea un account su nim.nvidia.com
2. Naviga nella sezione modelli IA e seleziona DeepSeek
3. Genera una chiave API
4. Utilizza la chiave nelle tue applicazioni con librerie come LangChain o direttamente tramite chiamate API REST

Risorse della comunità e strumenti open-source

La comunità open-source ha sviluppato numerosi strumenti gratuiti per arricchire la tua esperienza con DeepSeek:

1. Integrazione LangChain: Framework gratuito per costruire applicazioni con DeepSeek
2. Repository GitHub di DeepSeek: Codice ufficiale ed esempi da DeepSeek
3. Strumenti di quantizzazione dei modelli: Strumenti come GPTQ e AWQ per ridurre la dimensione del modello senza una perdita significativa di prestazioni
4. Comunità Discord: Comunità di utenti attivi che condividono suggerimenti e casi d'uso

Ottimizzazione delle prestazioni di DeepSeek su hardware limitato

Se stai eseguendo DeepSeek localmente su hardware modesto, queste tecniche di ottimizzazione possono aiutarti:

1. Usa modelli quantizzati: Versioni quantizzate a 4 bit o 8 bit riducono significativamente i requisiti di memoria
2. Riduci la lunghezza del contesto: Limita il contesto di input per ridurre l'uso della memoria
3. Ottimizza le risorse di sistema: Chiudi applicazioni e processi non necessari
4. Usa l'accelerazione GPU: Anche le GPU più vecchie possono offrire significativi incrementi di velocità rispetto all'inferenza solo su CPU

Conclusione: Abbracciare il futuro dell'IA gratuita

DeepSeek rappresenta una pietra miliare significativa nella democratizzazione dell'accesso a modelli IA potenti. Rendendo disponibili modelli di linguaggio avanzati come offerte open-source, DeepSeek ha permesso a individui, ricercatori e organizzazioni di sfruttare capacità di IA all'avanguardia senza le barriere finanziarie che tradizionalmente hanno limitato l'accesso.

Sebbene l'esecuzione di questi modelli localmente fornisca il massimo controllo e privacy, piattaforme come Anakin AI offrono l'approccio più user-friendly per sperimentare immediatamente le capacità di DeepSeek. L'interfaccia intuitiva di Anakin, combinata con il suo tier gratuito e l'accesso a più modelli oltre a DeepSeek, lo rende un ottimo punto di partenza per chiunque desideri esplorare il potenziale di questa tecnologia.

Che tu scelga di utilizzare Anakin AI per la sua semplicità, eseguire DeepSeek localmente con Ollama per il massimo controllo, o sfruttare piattaforme cloud per scalabilità, la democratizzazione della tecnologia IA attraverso modelli open-source come DeepSeek sta promuovendo una nuova generazione di innovazione e creatività.

Quando inizia il tuo viaggio con DeepSeek, ricorda che le applicazioni IA più potenti derivano spesso dalla combinazione di questi modelli con i tuoi dati, problemi e intuizioni uniche. Gli strumenti e i metodi delineati in questa guida forniscono solo il punto di partenza: la vera magia deriva da ciò che costruisci con essi.