Khai thác sức mạnh AI với các mô hình trò chuyện V3 và suy luận R1 của DeepSeek bằng cách tạo yêu cầu tới API của Together.ai chỉ với vài dòng mã!

DeepSeek với Python

Yêu cầu DeepSeek đầu tiên của bạn!

Gửi yêu cầu tới các mô hình DeepSeek

Tạo một yêu cầu DeepSeek

Chỉ định một model DeepSeek

Đọc sâu vào phản hồi

Mô hình lý luận và DeepSeek R1

Khiến mô hình biết suy luận

Tuning reasoning effort

Giới thiệu về DeepSeek

Các mô hình của DeepSeek đã tạo nên tiêu đề trên khắp thế giới. Trong chương này, bạn sẽ tạo và tinh chỉnh văn bản, phân loại nội dung bằng AI, phân tích cảm xúc, và khám phá shot prompting để tối ưu đầu ra phản hồi. Cuối cùng, bạn sẽ dùng các mô hình suy luận để gỡ lỗi code và phân tích tài liệu pháp lý.

Tóm tắt và biên tập văn bản

Tìm và thay thế

Tóm tắt văn bản

Tính toán chi phí

Tạo văn bản

Tạo nội dung

Tạo mô tả sản phẩm

Nhắc lệnh theo số lượng ví dụ (Shot prompting)

Zero-shot prompting với đánh giá

One-shot prompting: liệu vậy đã đủ?

Few-shot prompting: tất cả ví dụ!

Phân tích chuyên sâu và sinh mã

Lập trình với các mô hình reasoning

Phân tích hợp đồng pháp lý với các mô hình suy luận

Prompting các mô hình DeepSeek

Đến lúc tạo chatbot tích hợp AI của riêng bạn! Bạn sẽ học cách viết system message hiệu quả, cung cấp ví dụ dưới dạng tin nhắn của người dùng và trợ lý, và tích hợp lịch sử tin nhắn để giữ ngữ cảnh giữa các prompt. Bạn thậm chí sẽ tích hợp các mô hình suy luận vào chatbot để chúng thông minh hơn nữa!

Vai trò trong chat và thông điệp hệ thống

Khai thác hệ thống messages

Thêm guardrails

Khai thác vai trò assistant

Cấu trúc hóa thông điệp chat

Thêm thông điệp assistant

Thêm nhiều thông điệp của assistant!

Hội thoại nhiều lượt với DeepSeek

Tạo lịch sử hội thoại

Tạo chatbot AI

Creating a reasoning chatbot for coding

Congratulations!

Xây dựng hội thoại với DeepSeek

Bắt đầu sử dụng các mô hình trò chuyện DeepSeek V3 và mô hình suy luận R1 để xây dựng trải nghiệm khách hàng ấn tượng và tự động hóa quy trình kinh doanh. Trong khóa học này, bạn sẽ dùng các mô hình DeepSeek, thông qua API của Together.ai, để giải quyết nhiều tác vụ thực tế như tạo nội dung cho marketer và thương mại điện tử, tóm tắt hội thoại khách hàng cho đội ngũ hỗ trợ, và xây dựng chatbot giúp mọi người viết code Python. Tìm hiểu ngay hôm nay xem vì sao DeepSeek lại gây sốt đến vậy!

<h2>Khám phá cách truy cập các mô hình AI DeepSeek</h2>Kể từ khi ra mắt các mẫu V3 và R1, DeepSeek đã trở thành nhà lãnh đạo thị trường trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mã nguồn mở, hiệu suất cao cho cộng đồng trí tuệ nhân tạo (AI). Các mô hình này được phát triển dựa trên nghiên cứu tiên tiến, được báo cáo là đã giảm chi phí đào tạo xuống tới 30 lần so với các mô hình dẫn đầu thị trường tương tự tại thời điểm đó.<br><br> Để bắt đầu khai thác giá trị kinh doanh từ các mô hình của DeepSeek, quý vị cần học cách làm việc với Giao diện lập trình ứng dụng (API) của họ. Trong suốt khóa học, quý vị sẽ học cách sử dụng mã Python để gửi yêu cầu sử dụng các mô hình của DeepSeek. Khám phá xem sự quan tâm đặc biệt xung quanh DeepSeek là gì!<br><br> <h2>Giải quyết các vấn đề thực tế bằng cách sử dụng các mô hình DeepSeek</h2> Các mô hình DeepSeek có phạm vi ứng dụng tiềm năng rất rộng. Trong khóa học này, quý vị sẽ sử dụng DeepSeek để tạo và chuyển đổi nội dung văn bản, thực hiện phân tích cảm xúc và phân loại.<br><br> <h2>Bắt đầu phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo</h2> Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn với cá nhân và tổ chức, tiêu chuẩn để phát triển các tính năng sản phẩm và tự động hóa dựa trên AI tiếp tục được hạ thấp. Hiện nay, mọi tổ chức đều có khả năng bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa quy trình kinh doanh và phát triển trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa hơn. Các mô hình DeepSeek có thể truy cập thông qua các giao diện lập trình ứng dụng (API), cho phép các kỹ sư phần mềm và nhà phát triển bắt đầu tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các ứng dụng và hệ thống.

Intermediate Python

Khám phá lý do DeepSeek gây sốt! Xây dựng ứng dụng với mô hình R1 và V3 của DeepSeek.

Làm việc với DeepSeek bằng Python

Curriculum Manager, DataCamp

Nhắc lệnh theo "shot"

Cung cấp ví dụ

Nhắc lệnh theo "shot" là gì?

Vì sao shot prompting quan trọng?

Zero-shot prompting

One-shot prompting

Few-shot prompting

Vamos praticar!

Prompting các mô hình DeepSeek - Nhắc lệnh theo số lượng ví dụ (Shot prompting)

Nhắc lệnh theo số lượng ví dụ (Shot prompting)

Create Your Free Account