BaşlayınÜcretsiz başlayın

Yorumlarla zero-shot yönlendirme

DeepSeek modelleri, soruları yanıtlamanın, metni dönüştürmenin ve yeni metin üretmenin yanı sıra, kategorilendirme ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevlerinde de kullanılabilir.

Bu egzersizde, Toe-Tally Comfortable adlı bir çevrimiçi ayakkabı mağazasının yorumlarını kullanarak, DeepSeek'i sohbet modunda duygu sınıflandırması için kullanmayı keşfedeceksin. İdeal olarak, çıktıları şu biçimde istiyorsun:

1. İnceleme metni = <1-5 puan>
2. İnceleme metni = <1-5 puan>
3. ...

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile DeepSeek Kullanımı

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Verilen ifadelerin duygusunu 1 ile 5 (pozitiften negatife) arasında sayılarla sınıflandıracak bir prompt tanımla — henüz hiçbir örnek verme!
  • Bu prompt'u deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash modeline gönderecek bir istek oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")

# Define a multi-line prompt to classify sentiment
prompt = """____. Return no explanations:
1. Unbelievably good!
2. Shoes fell apart on the second use.
3. The shoes look nice, but they aren't very comfortable.
4. Can't wait to show them off!"""

# Create a request to the chat model
response = client.chat.completions.create(
  model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
  messages=[{"role": "user", "content": ____}],
  max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)
Kodu Düzenle ve Çalıştır