Tiefgehende Analyse und Codegenerierung

Arbeiten mit DeepSeek in Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

Rückblick ...

print(response.choices[0].message.content)

Schritt 1 - ...
Schritt 2 - ...
Endgültige Antwort: ...
  • Reasoning ist standardmäßig an → steuere mit reasoning_effort="high" oder "max"
  • temperature hat keinen Effekt während des Reasonings
Arbeiten mit DeepSeek in Python

1. Keep it simple

  • Prägnante Prompts

✅ What are the differences between lists and tuples in Python?

❌ In Python, there are different data structures. Lists are...

  • Beispiele (z. B. Few-shot) können die Leistung verschlechtern

✅ Who developed the Python programming language?

❌

Example 1:
Q: Who developed the R programming language?
A: Ross Ihaka and Robert Gentleman
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2. Reasoning anregen

 

"... Nimm dir Zeit und denke jeden Schritt durch."

 

❌ Höherer Token-Verbrauch

❌ Längere Antwortzeit

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3. Meide einfache Aufgaben!

 

Chat-Modus

Ein Chat-Modell löst eine einfache Aufgabe mühelos.

 

Reasoning-Modus

Ein Reasoning-Modell hat Probleme mit einfachen Aufgaben.

Arbeiten mit DeepSeek in Python

3. Meide einfache Aufgaben!

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Return the result of 1+1."}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Lass uns Schritt für Schritt zählen.
- Starte mit 1.
- Addiere noch eine 1.
- 1 + 1 = 2.

**Endgültige Antwort: 2**
  • Für triviale Nachschlagefragen ist strukturiertes Reasoning Overkill
  • Kostet mehr Tokens und mehr Latenz als eine Chat-Antwort
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Beispiel: Code-Debugging

Eine Person debuggt Code.

Der Workflow eines Reasoning-Modells.

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Beispiel: Code-Debugging

Ein Reasoning-Modell behebt Code basierend auf dem Fehler.

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Beispiel: Code-Debugging

prompt = """
[Task: Fix the following code.]

Code:
def count_to_ten(start):
    while start < 10:
        print(start)
    return "Done"

count_to_ten(1)
"""
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print(response.choices[0].message.content)

Ich gehe die Funktion Schritt für Schritt durch.

Die Funktion nutzt eine while-Schleife: while start < 10. Dann wird start ausgegeben. Aber Moment –
in der Schleife gibt es kein Inkrement für die Variable start — das ist das Problem.

Die Lösung ist, start innerhalb der Schleife zu erhöhen. Zum Beispiel mit start += 1.

Hier ist der korrigierte Code:

def count_to_ten(start):
    while start < 10:
        print(start)
        start += 1
    return "Done"

count_to_ten(1)
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Lass uns üben!

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