Resonemang med DeepSeek

Arbeta med DeepSeek i Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

chat_icon.png

  • Förutspår nästa ord
  • ✅ Brett användningsområde
  • ❌ Svårt med djupa flerstegsuppgifter

reasoning_icon.png

  • Delar upp komplexa uppgifter i deluppgifter
  • ✅ Bättre prestanda på komplexa uppgifter
  • ❌ Långsammare och dyrare
Arbeta med DeepSeek i Python

Resonemang och matematik

Ett tåg färdas 60 miles på 1,5 timmar. Om det fortsätter i samma hastighet, hur långt färdas det på 4 timmar, och vilken tid anländer det om det avgår 14:15?

Ett tåg som färdas på räls.

Arbeta med DeepSeek i Python

Resonemang och matematik

Ett tåg färdas 60 miles på 1,5 timmar. Om det fortsätter i samma hastighet, hur långt färdas det på 4 timmar, och vilken tid anländer det om det avgår 14:15?

  1. Beräkna hastigheten (60 ÷ 1,5 = 40 mph)

  2. Multiplicera med 4 timmar för att få fram avståndet (40 × 4 = 160 miles)

  3. Lägg till 4 timmar på avgångstiden (14:15 + 4 timmar = 18:15)

  4. Returnera: "160 miles, ankomst 18:15"

Arbeta med DeepSeek i Python

Resonemang om resonemang

Det övergripande arbetsflödet för resonemang: tänka, agera och uppdatera kunskapen.

Arbeta med DeepSeek i Python

Resonemang är aktiverat som standard

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-Pro resonerar som standard → ingen extra parameter behövs
Arbeta med DeepSeek i Python
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
Arbeta med DeepSeek i Python

Inaktivera resonemang

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}},
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
  • Tänkande är "enabled" som standard; ange "disabled" för att stänga av det
  • Utan resonemang beter sig modellen som en vanlig chatt-modell
Arbeta med DeepSeek i Python

Öka ansträngningen

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)
  • Standardnivån är "high" → ange "max" för svårare problem
  • Högre ansträngningsnivå ökar kostnaden
  • Testa alltid med lägre ansträngningsnivåer först
Arbeta med DeepSeek i Python

Nu kör vi en övning!

Arbeta med DeepSeek i Python

Preparing Video For Download...