我如何建立我的第一家人工智慧(AI)新創公司（沒有經驗）
source : https://python.plainenglish.io/how-i-built-my-first-ai-startup-with-no-experience-2b676f3768da by 阿特姆·謝拉馬諾夫
我的詳細旅程（以及有關如何建立新創公司的建議）。
介紹
首先，簡單介紹一下我：我是一名資料科學家，擁有 2 年以上商業經驗和 5 年以上 Python 編碼經驗。我主要從事後端和人工智慧工作。我從來沒有自己建造整個項目，但我通常會被分配任務。
但過了一段時間後，我開始覺得自己有足夠的知識來嘗試建立自己的東西。然後我建造了它。與我的預期相反，這並不難。更重要的是，我們和我的聯合創始人只用了 1 個月就建立了它，並且已經實現了一些盈利，並且在沒有任何付費廣告的情況下訪問量超過 1000 次。
現在──你為什麼想建立一家新創公司（如果你還沒有的話）？
沒有一門課程或計畫教會了我這麼多。當你完成一門課程時，你會學到一些特殊的技能。但是，當您將產品作為一個整體進行研究時，您就會開始了解整個開發週期 — — 從設計到建置再到部署。我完善了現有的技能，學習了新的技能，並開始了解前端和後端實際上如何互動（以及作為 Python 開發人員如何編寫更好的 API，以便前端同事更容易使用）。
另一個原因是對你的簡歷的一個很好的補充。不僅你在新創公司工作的時間算作商業工作經驗（與寵物項目相反），而且它在投資組合中看起來也很棒（特別是如果它是一個可以被一些人力資源人員訪問的網站）。
最後，最後也是最主要的原因──錢。如果您的新創公司是 SaaS（軟體即服務），那麼從技術上講，您可以將其視為被動收入來源。當您建立多個小型 SaaS 網站時，您將獲得更快的速度、專業和經驗 — 這意味著，只需很少的時間即可建立可以賺更多錢的新產品。
在本文中，我將描述我建立新創公司的經驗，並分享一些可行的技巧和建議。
尋找創意
您可能對您的產品有一個想法。你不可以。或者您可能有數百個想法。腦力激盪是一個創造性的過程，因此並沒有真正產生新想法的標準化過程。
然而，有這樣一個過程來驗證你的想法：
- 檢查相關市場。您想建立一個圖書租賃網站嗎？檢查圖書、租賃服務的市場規模，找出去年銷售的圖書數量等。如果您發現其中一些市場最近正在下滑，這可能是一個問題。例如，隨著電子書、圖書應用程式等的出現，書籍越來越不受歡迎。
- 檢查你的競爭對手。如果有很多競爭對手，你必須確保你的解決方案至少好 5 倍到 10 倍。如果競爭對手很少，這仍然是一個好兆頭 — — 這意味著你可以學習這些產品，看看它們是否有利可圖，看看是否適合市場。然而，如果沒有競爭對手 — — 情況就複雜了。可能是因為你的想法太新穎了，還沒有人想到。或者，你的想法可能是所謂的「tarpit」想法 — — 很多人試圖建造它，但沒有人成功。在這種情況下，你就得盡量遠離這個想法。
- 分析您的客戶和您正在解決的問題。您的目標受眾是什麼？他們願意支付多少錢？這個問題多久出現一次？可以避免嗎？
現在是介紹我的新創公司的最佳時機 — https://validator.yazero.io。我們透過使用人工智慧、網頁抓取、多種不同的 API 和可量化的回饋來幫助完成驗證過程。
在尋找想法時還有一個建議 — — 試著利用你的「個人優勢」。您擁有物理學等特定領域的學位嗎？嘗試運用您從那裡獲得的知識。你有律師事務所的朋友嗎？試著問他有什麼問題，你如何幫助/優化某些流程，等等。
如果您想了解更多有關想法的信息，請查看我之前的文章。這是一本針對技術人員的創業指南。
尋找共同創辦人
您是否有不想參與新創公司的某些部分（例如行銷、前端或銷售）？最好的解決方案是找到一位共同創辦人 — — 他們不僅在這個領域更有經驗，而且也願意為此努力。建立自己的產品對您個人來說應該是有趣的，所以如果有您不喜歡的部分，請嘗試將其委託給他人。
尋找共同創辦人的另一個原因是額外的驗證。他們總是會幫助你不要太迷戀你可能不太好的想法，他們總是會提供產品的回饋，最後 — — 他們和你一樣對構建感興趣。這意味著您可以讓您的新創公司運行速度提高兩倍，效果更好，有時甚至更多。
例如，如果您沒有前端經驗，學習新框架可能會非常困難。這不僅會花費你大量的時間，還會佔用你最寶貴的資源 — — 動力。但是，如果你將它委託給有更多經驗的聯合創始人，他們會立即完成它，提供更高品質的結果，你將能夠專注於你感興趣的事情。
您可以在YCombinator聯合創始人匹配平台等平台上找到您的第一位聯合創始人。我在那裡找到了我的聯合創始人，我對這個決定感到非常高興。
此外，還有一些協作工具 — — 在我們的工作流程中，我們使用 Todoist 來分配任務和追蹤進度，使用 Github 進行版本控制和自動化部署，使用 Figma 進行設計和概念集思廣益。
前端
最後，我們從技術部分開始。
對前端的主要建議（如果您決定自己實現）是使用您知道的框架。即使它已經過時，或者所有其他開發人員都討厭它，如果您知道它，請使用它。重要的是向最終用戶提供您的解決方案。如果這對他們有用，那麼對你也有用。
新手前端開發人員經常遇到一個問題 — — 他們總是試圖追隨最新的趨勢，使用一些流行的 youtuber 推薦的「最好」框架，最後他們在每個新專案上重新學習所有內容。
最好繼續使用您所知道的框架並提高使用它的技能。這樣你就會知道如何修復你的錯誤，你會更快地開發，你將有一些模板可以在下次開始。
如果您是 Python 愛好者，我建議您查看我的Python 中的 Top-5 前端庫和Python 中的 Top-5 前端庫第 2 部分。我對前端最常用的 Python 庫進行了全面概述，並比較了它們的優點和缺點。如果您有一些 Python 經驗，那麼使用這些函式庫對您來說會更容易，因此您可以更快地完成產品。
對於部署，有兩種方式：
- 使用 Vercel、Netlify 和 AWS Amplify 等現有解決方案。這是最簡單的選擇，特別是如果您使用一些流行的框架，例如 NextJS 和 React。然而，缺點是大多數這些解決方案不為您提供免費的商業用途部署 — 例如在 Vercel 中您必須支付 20 美元。 AWS Amplify 有免費的商業計劃，但它也有冷啟動功能（如果用戶訪問您的網站的頻率不夠高，則下次訪問時加載大約需要 4 秒）。
- 將自架解決方案與 Hetzner、AWS、Google Cloud 等供應商一起使用。從另一方面來看，最便宜的解決方案往往非常便宜。例如，在 Hetzner 上，您只需 5 歐元即可獲得 2-VCPU 4GB RAM 專用伺服器（這通常足以滿足並髮用戶數少於 100 個的後端/前端託管/計算量不大的網站）。使用自架解決方案還可以讓您對應用程式有更多的控制力和透明度。自託管解決方案的另一個優點是，您可以學習如何設定 DNS、SSL、Docker 等，這對您的履歷和技能有巨大的提升。
後端
我將在這部分中更詳細地介紹，因為我主要從事我們新創公司的後端部分。
有時，會出現一個問題──為什麼需要後端？為什麼不能把一切都放在用戶端呢？
答案是更好的安全性、可觀察性、對管道的更多控制、更好的日誌記錄以及使用更大運算能力的能力。如果您託管大型機器學習模型，將其發送給使用者並由他們進行計算通常是一個壞主意。更好的解決方案是具有 GPU 的私人伺服器和供前端使用的 API。
我在新創公司後端使用的主要工具是帶有 Pydantic、Gunicorn、Docker、Docker Compose 和 Nginx 的 FastAPI。我喜歡 Docker，因為它為您提供了一個始終可用的解決方案，無論作業系統、環境等如何。當您的應用程式有多個必須同時運行的元件時（例如與後端並行的資料庫），這也非常好。
後端需要的一件重要的事情就是監控。我為這個目標找到了兩個獨立的解決方案 — prometheus和FastAPI-analytics。它們都為您提供了一個很好的儀表板，您可以使用它來查看您的 API 是否成功處理請求、回應時間是多少、最常用的端點是什麼等等。
FastAPI 分析儀表板。不要介意 88% 的成功率 — 我的後端沒有圖標，每次訪問時它都會嘗試使用 GET /static/favicon.ico 獲取該圖標，這會導致請求失敗:D
監控後端的優點是知道某處是否有問題/錯誤，或者例如您需要獲得具有更多 RAM/CPU 功率的更好伺服器的指示器。
我通常將我的解決方案部署在 Hetzner 的 VPS 上，因為這是最便宜的選擇。
最後，有很多人說“Python 太慢/太重，無法在生產中使用”，或者其中的一些說法。 99% 的情況並非如此。
首先，如果您的請求需要 5 毫秒而不是 1 毫秒來處理，那麼對於使用者來說絕對沒有區別。但是，當您在幾天而不是幾週內完成解決方案的開發時，這是一個巨大的優勢。
其次，大多數函式庫都經過充分優化/在底層使用了 Fortran/C/Rust 等語言，因此最終您獲得了相同的速度。
最後，如果你正在建立一個人工智慧應用程序，特別是如果你使用法學碩士，你的回應生成可能需要幾十秒（這不依賴程式語言，而是依賴計算能力/API/其他東西）。那麼，如果你的請求需要 20 秒，那麼某些 Python 計算需要 0.1 秒有關係嗎？
概括
在這篇文章中，我們介紹了建立自己的新創公司的一些主要部分 — — 為什麼需要它，如何找到一個完美的想法，如何建立前端和後端，以及如何將它們投入生產。
讓我知道這對你是否有用，以及我是否應該寫第二部分（關於生產中的人工智慧、MLOps、行銷、出版、銷售、廣告、定價模型和許多其他重要的事情）。
我還可以透過範例和實用指南更深入地生產您的後端。因此，請在本文下發表評論，我們將不勝感激！
感謝您的閱讀，祝您編碼愉快！
參考
- https://validator.yazero.io
- https://yazero.io
- https://shelamanov.medium.com/starting-a-startup-guide-for-techies-d220119c0b07
- https://www.ycombinator.com/coFounder-matching
- https://python.plainenglish.io/top-5-python-frontend-libraries-for-data-science-91261a65e366
- https://medium.com/python-in-plain-english/top-5-python-frontend-libraries-for-data-science-part-2-4d07a48d2fde
- https://solara.dev/
- https://github.com/trallnag/prometheus-fastapi-instrumentator
- https://github.com/tom-draper/api-analytics
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