शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन जनरेट करना

मान लीजिए आप SonicPro हेडफ़ोन्स के लिए मार्केटिंग कॉपी लिख रहे हैं. आपका लक्ष्य DeepSeek की मदद से एक प्रभावी प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन जनरेट करना है.

देखिए कि अलग-अलग प्रॉम्प्टिंग तकनीकें, रिस्पॉन्स की लंबाई, और temperature सेटिंग्स आउटपुट को कैसे प्रभावित करती हैं. क्योंकि temperature केवल तब असर करता है जब reasoning डिसेबल हो, इसलिए इस अभ्यास में आप extra_body के जरिए reasoning को डिसेबल करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में DeepSeek के साथ काम करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • SonicPro हेडफ़ोन्स के लिए प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन जनरेट करने हेतु एक विस्तृत प्रॉम्प्ट बनाइए, जिसमें शामिल हों:
    • Active noise cancellation (ANC)
    • 40-hour battery life
    • Foldable design
  • extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}} पास करके reasoning को डिसेबल करें.
  • आउटपुट पर इनके असर देखने के लिए max_tokens और temperature के साथ प्रयोग 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")

# Create a detailed prompt
prompt = """
____
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro",
    # Disable reasoning so temperature takes effect
    extra_body=____,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    # Experiment with max_tokens and temperature settings
    max_tokens=____,
    temperature=____
)

print(response.choices[0].message.content)
कोड संपादित करें और चलाएँ