ยินดีด้วย!

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

บทที่ 1

การสร้างคำขอสำหรับ DeepSeek ในโหมดแชทและโหมดการให้เหตุผล

ภาพรวมขั้นตอนการให้เหตุผล: การคิด การลงมือทำ และการอัปเดตความรู้

โลโก้ของ DeepSeek

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

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)
print(response.choices[0].message.content)

บทที่ 2

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813",
  messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
  max_tokens=20,
  temperature=0.5
)

ถาม-ตอบ
การแปลงข้อความ
การสร้างเนื้อหา
การจัดหมวดหมู่ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก
การดีบักโค้ด

max_tokens และ temperature

การใช้งานโมเดล DeepSeek ในรูปแบบต่างๆ

บทที่ 3

"system"
- กำหนดทิศทางผลลัพธ์ของโมเดล
- เพิ่มการควบคุมความปลอดภัย
"assistant"
- การทำ few-shot prompting แบบมีโครงสร้าง
- สร้างประวัติการสนทนา

บทบาททั้งสามในการสนทนา: system, user และ assistant

ขั้นตอนต่อไป

→ แอปพลิเคชัน AI

Developing AI Applications สายทักษะ
Associate AI Engineer for Developers สายอาชีพ

→ เพิ่มเติมเกี่ยวกับ DeepSeek

มาฝึกกันเถอะ!

การใช้งาน DeepSeek ใน Python