DeepSeek로 추론하기

Python으로 DeepSeek 활용하기

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

다음 단어 예측
✅ 다양한 활용 사례
❌ 복잡한 다단계 작업에 취약

복잡한 작업을 하위 작업으로 분할
✅ 복잡한 작업에서 더 나은 성능
❌ 더 느리고 비용이 많이 듦

추론과 수학

기차가 1.5시간 동안 60마일을 이동합니다. 같은 속도로 계속 달린다면 4시간 동안 얼마나 멀리 이동할까요? 그리고 오후 2시 15분에 출발한다면 도착 시간은 언제일까요?

선로를 달리는 기차.

추론과 수학

기차가 1.5시간 동안 60마일을 이동합니다. 같은 속도로 계속 달린다면 4시간 동안 얼마나 멀리 이동할까요? 그리고 오후 2시 15분에 출발한다면 도착 시간은 언제일까요?

속도 계산 (60 ÷ 1.5 = 40 mph)
4시간을 곱해 거리 구하기 (40 × 4 = 160마일)
출발 시간에 4시간 더하기 (오후 2시 15분 + 4시간 = 오후 6시 15분)
결과 반환: "160마일, 오후 6시 15분 도착"

추론에 대한 추론

생각하기, 실행하기, 지식 업데이트로 이어지는 상위 수준의 추론 워크플로우.

추론은 기본적으로 켜져 있습니다

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

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

V4-Pro는 기본적으로 추론합니다 → 별도 파라미터가 필요 없습니다

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

**Step 1 - Find the train's speed**
Speed = 60 / 1.5 = **40 mph**

**Step 2 - Distance in 4 hours**
Distance = 40 × 4 = **160 miles**

**Step 3 - Arrival time**
2:15 PM + 4 hours = **6:15 PM**

**Final Answer:** 160 miles, arriving at 6:15 PM

추론 비활성화

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

기본적으로 사고(thinking)는 "enabled" 상태이며, 비활성화하려면 "disabled"를 전달합니다
추론이 없으면 모델은 일반 채팅 모델처럼 동작합니다

추론 강도 높이기

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": train_problem}]
)

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

기본 강도는 "high"이며 → 더 어려운 문제에는 "max"로 설정합니다
추론 강도를 높이면 비용이 증가합니다
먼저 _낮은_ 추론 강도 값으로 테스트해 보세요

연습해 봅시다!

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