Вітаємо!

Робота з DeepSeek у Python

James Chapman

AI Curriculum Lead, DataCamp

Розділ 1

 

  • Створення запитів до DeepSeek у режимах чату та міркування

Високорівневий робочий процес міркування: обдумати, виконати, оновити знання.

Логотип 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)
Робота з DeepSeek у Python

Розділ 2

response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
  messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
  max_tokens=20,
  temperature=0.5
)
  • Питання–відповіді
  • Перетворення тексту
  • Генерація контенту
  • Категоризація, напр., аналіз настроїв
  • Налагодження коду
  • max_tokens і temperature

Різні застосування моделей DeepSeek.

Робота з DeepSeek у Python

Розділ 3

 

  • "system"

    • Керує відповідями моделі
    • Додає запобіжники

  • "assistant"

    • Структуровані підказки з прикладами (few-shot)
    • Формує історію розмови

Три ролі в чаті: system, user та assistant.

Робота з DeepSeek у Python

Що далі?

 

→ Застосунки ШІ

→ Більше про DeepSeek

Робота з DeepSeek у Python

Давайте потренуємось!

Робота з DeepSeek у Python

Preparing Video For Download...