ยินดีด้วย!

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

บทที่ 1

 

  • การสร้าง request สำหรับ DeepSeek ในโหมด chat และ reasoning

ภาพรวมของ reasoning workflow ที่ประกอบด้วยการคิด การลงมือทำ และการอัปเดตความรู้

โลโก้ของ DeepSeek

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)
การใช้งาน DeepSeek ใน Python

บทที่ 2

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
  max_tokens=20,
  temperature=0.5
)
  • Q&A
  • การแปลงข้อความ
  • การสร้างเนื้อหา
  • การจัดหมวดหมู่ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก
  • การดีบักโค้ด
  • max_tokens และ temperature

การใช้งานโมเดล DeepSeek ในรูปแบบต่างๆ

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

บทที่ 3

 

  • "system"

    • ควบคุมผลลัพธ์ของโมเดล
    • เพิ่ม guardrails

  • "assistant"

    • การทำ few-shot prompting แบบมีโครงสร้าง
    • สร้างประวัติการสนทนา

บทบาททั้งสามในการโต้ตอบแบบ chat ได้แก่ system, user และ assistant

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

ขั้นตอนถัดไป

 

→ แอปพลิเคชัน AI

→ เพิ่มเติมเกี่ยวกับ DeepSeek

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

มาฝึกกันเถอะ!

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

Preparing Video For Download...