Felicitări!

Lucrul cu DeepSeek în Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

Capitolul 1

 

  • Crearea de cereri pentru DeepSeek în modurile chat și raționament

Fluxul de raționament la nivel înalt: gândire, acțiune și actualizarea cunoștințelor.

Sigla DeepSeek.

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)
print(response.choices[0].message.content)
Lucrul cu DeepSeek în Python

Capitolul 2

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
  messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
  max_tokens=20,
  temperature=0.5
)
  • Întrebări și răspunsuri
  • Transformarea textului
  • Generarea de conținut
  • Categorizare, de exemplu analiza sentimentului
  • Depanarea codului
  • max_tokens și temperature

Diferite aplicații ale modelelor DeepSeek.

Lucrul cu DeepSeek în Python

Capitolul 3

 

  • "system"

    • Ghidează rezultatele modelului
    • Adaugă limite de siguranță

  • "assistant"

    • Prompturi few-shot structurate
    • Construiește un istoric al conversației

Cele trei roluri într-o interacțiune de chat: system, user și assistant.

Lucrul cu DeepSeek în Python

Ce urmează?

 

→ Aplicații AI

→ Mai multe despre DeepSeek

Lucrul cu DeepSeek în Python

Hai să exersăm!

Lucrul cu DeepSeek în Python

Preparing Video For Download...