DeepSeek으로 추론하기

Python으로 DeepSeek 활용하기

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

다음 단어 예측
✅ 다양한 사용 사례
❌ 복잡한 다단계 작업에 취약

복잡한 작업을 하위 작업으로 분해
✅ 복잡한 작업에서 더 높은 성능
❌ 느리고 비용이 높음

추론과 수학

기차가 1.5시간 동안 60마일을 이동합니다. 같은 속도로 계속 달린다면, 4시간 동안 얼마나 이동할까요? 오후 2:15에 출발하면 몇 시에 도착할까요?

선로를 달리는 기차.

추론과 수학

기차가 1.5시간 동안 60마일을 이동합니다. 같은 속도로 계속 달린다면, 4시간 동안 얼마나 이동할까요? 오후 2:15에 출발하면 몇 시에 도착할까요?

속도 계산 (60 ÷ 1.5 = 40 mph)
4시간을 곱해 거리 산출 (40 × 4 = 160마일)
출발 시각에 4시간 더하기 (오후 2:15 + 4시간 = 오후 6:15)
_반환_: "160마일, 오후 6:15 도착"

추론에 대한 추론

생각하고, 실행하고, 지식을 갱신하는 고수준 추론 워크플로우.

추론은 기본으로 활성화

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

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

V4-Pro는 기본적으로 추론 사용 → 추가 파라미터 불필요

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",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

기본값은 "enabled"; 비활성화하려면 "disabled" 전달
추론 없이 사용하면 표준 채팅 모델처럼 동작

추론 강도 높이기

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

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

기본값은 "high" → 어려운 문제엔 "max" 설정
추론 강도를 높이면 비용도 증가
항상 _낮은_ 추론 강도 값부터 테스트

연습해 봅시다!

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