Text summarization
DeepSeek मॉडलों का एक बहुत सामान्य उपयोग टेक्स्ट का सार बनाना है. इसका बिज़नेस सेटिंग्स में बेहद उपयोग होता है—जैसे रिपोर्ट्स को छोटे वन-पेजर या कुछ बुलेट पॉइंट्स में समेटना, या अलग-अलग स्टेकहोल्डर्स के लिए अगले कदम और टाइमलाइन निकालना.
इस अभ्यास में, आप चैट मोड में DeepSeek का उपयोग करके वित्तीय निवेश (finance_text) पर दिए गए अंश को दो संक्षिप्त बुलेट पॉइंट्स में सारांशित करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में DeepSeek के साथ काम करना
अभ्यास निर्देश
finance_textकोpromptमें जोड़ने के लिए f-string का उपयोग करें.- दिए गए
promptको भेजते हुए एक रिक्वेस्ट बनाएँ; अधिकतम400टोकन का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")
# Use an f-string to format the prompt
prompt = f"""Summarize the following text into two concise bullet points:
{____}"""
# Create a request to the chat model
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
messages=[{"role": "user", "content": ____}],
____
)
print(response.choices[0].message.content)