Generowanie opisu produktu
Wyobraź sobie, że tworzysz treści marketingowe dla słuchawek SonicPro. Twoim zadaniem jest wygenerowanie przekonującego opisu produktu przy użyciu DeepSeek.
Sprawdź, jak różne techniki promptowania, długości odpowiedzi i ustawienia temperatury wpływają na wynik. Ponieważ temperature działa tylko przy wyłączonym trybie rozumowania, w tym ćwiczeniu wyłączysz rozumowanie za pomocą extra_body.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z DeepSeek w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Stwórz szczegółowy prompt do wygenerowania opisu słuchawek SonicPro, uwzględniający:
- Aktywną redukcję szumów (ANC)
- 40-godzinny czas pracy na baterii
- Składaną konstrukcję
- Wyłącz tryb rozumowania, przekazując
extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}. - Eksperymentuj z
max_tokensitemperature, aby zobaczyć, jak wpływają na wynik.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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)