Complimenti!

Lavorare con DeepSeek in Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Capitolo 1

 

  • Creare richieste per i modelli chat e reasoning di DeepSeek

Il logo di DeepSeek.

client = OpenAI(api_key="<TogetherAI API Key>")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)
print(response.choices[0].message.content)
Lavorare con DeepSeek in Python

Capitolo 2

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
  messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
  max_tokens=20,
  temperature=0.5
)
  • Q&A
  • Trasformazione di testo
  • Generazione di contenuti
  • Categorizzazione, es. analisi del sentiment
  • Debug del codice
  • max_tokens e temperature

Diverse applicazioni dei modelli DeepSeek.

Lavorare con DeepSeek in Python

Capitolo 3

 

  • "system"

    • Guidare le uscite del modello
    • Aggiungere guardrail

  • "assistant"

    • Few-shot strutturato
    • Costruire lo storico della conversazione

I tre ruoli in una chat: system, user e assistant.

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E adesso?

 

→ Applicazioni AI

→ Altro su DeepSeek

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Ayo berlatih!

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