शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

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

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • finance_text को prompt में जोड़ने के लिए f-string का उपयोग करें.
  • दिए गए prompt को भेजते हुए एक रिक्वेस्ट बनाएँ; अधिकतम 400 टोकन 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)
कोड संपादित करें और चलाएँ