DeepSeek ile akıl yürütme

Python ile DeepSeek Kullanımı

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

chat_icon.png

  • Sıradaki kelimeleri tahmin et
  • ✅ Geniş kullanım alanı
  • ❌ Derin, çok adımlı görevlerde zorlanır

reasoning_icon.png

  • Karmaşık işleri alt görevlere böl
  • ✅ Zor görevlerde daha iyi performans
  • ❌ Daha yavaş ve daha maliyetli
Python ile DeepSeek Kullanımı

Akıl yürütme ve matematik

Bir tren 1,5 saatte 60 mil gider. Aynı hızla devam ederse, 4 saatte ne kadar yol alır ve 2:15 PM'de kalkarsa ne zaman varır?

Rayda giden bir tren.

Python ile DeepSeek Kullanımı

Akıl yürütme ve matematik

Bir tren 1,5 saatte 60 mil gider. Aynı hızla devam ederse, 4 saatte ne kadar yol alır ve 2:15 PM'de kalkarsa ne zaman varır?

  1. Hızı hesapla (60 ÷ 1,5 = 40 mph)

  2. Mesafeyi bulmak için 4 saatle çarp (40 × 4 = 160 mil)

  3. Kalkış saatine 4 saat ekle (2:15 PM + 4 saat = 6:15 PM)

  4. Döndür: "160 mil, varış 6:15 PM"

Python ile DeepSeek Kullanımı

Akıl yürütme üzerine akıl yürütme

Düşünme, yapma ve bilgiyi güncelleme adımlarından oluşan üst düzey akıl yürütme iş akışı.

Python ile DeepSeek Kullanımı

Akıl yürütme varsayılan olarak açık

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

print(response.choices[0].message.content)
  • V4-Pro varsayılan olarak akıl yürütür → ek parametre gerekmez
Python ile DeepSeek Kullanımı
print(response.choices[0].message.content)
**Adım 1 - Tren hızını bul**
Hız = 60 / 1,5 = **40 mph**

**Adım 2 - 4 saatteki mesafe**
Mesafe = 40 × 4 = **160 mil**

**Adım 3 - Varış saati**
2:15 PM + 4 saat = **6:15 PM**

**Nihai Yanıt:** 160 mil, varış 6:15 PM
Python ile DeepSeek Kullanımı

Akıl yürütmeyi kapatma

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
  • Düşünme varsayılan olarak "enabled"; vazgeçmek için "disabled" gönder
  • Akıl yürütme olmadan model standart bir sohbet modeli gibi davranır
Python ile DeepSeek Kullanımı

Çabayı artırma

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

print(response.choices[0].message.content)
  • Varsayılan çaba "high" → zorlu problemler için "max" yap
  • Akıl yürütme çabasını artırmak maliyeti artırır
  • Önce her zaman daha düşük çaba değerlerinde test et
Python ile DeepSeek Kullanımı

Hadi pratik yapalım!

Python ile DeepSeek Kullanımı

Preparing Video For Download...