बधाई हो!

Python में DeepSeek के साथ काम करना

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

अध्याय 1

DeepSeek के लिए chat और reasoning मोड में अनुरोध बनाना

सोचने, करने और ज्ञान अपडेट करने का उच्च-स्तरीय reasoning वर्कफ़्लो.

DeepSeek का लोगो.

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

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

अध्याय 2

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
  max_tokens=20,
  temperature=0.5
)

प्रश्नोत्तर (Q&A)
टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मेशन
कंटेंट जनरेशन
कैटेगरीकरण, जैसे sentiment analysis
कोड डीबगिंग

max_tokens और temperature

विभिन्न DeepSeek मॉडल एप्लिकेशन.

अध्याय 3

"system"
- मॉडल आउटपुट को दिशा दें
- गार्डरेल जोड़ें
"assistant"
- स्ट्रक्चर्ड few-shot प्रॉम्प्टिंग
- बातचीत का इतिहास बनाएँ

चैट इंटरैक्शन की तीन भूमिकाएँ: system, user, और assistant.

अब आगे क्या?

→ AI applications

Developing AI Applications स्किल ट्रैक
Associate AI Engineer for Developers करियर ट्रैक

→ DeepSeek पर और सामग्री

अभ्यास करते हैं!

Python में DeepSeek के साथ काम करना