Les bases de DeepSeek : invites, API et créez des applications d'IA

1. Introduction: Bonjour, et bienvenue dans le cours complet de Deep CKI. Que vous débutiez dans le domaine de l'IA ou que vous souhaitiez passer au niveau supérieur, je suis ravie que vous soyez ici pour vous plonger dans le monde passionnant de Deep CKI Commençons par créer de puissants outils d'IA. Cette classe est créée progressivement, en commençant par la configuration de Deep Seek et une ingénierie rapide, puis en passant aux intégrations d'API et à l'automatisation avancée Vous acquerrez des compétences essentielles telles que l'élaboration d'instructions précises, connexion de Deep Seek à des applications Python pour des tâches réelles, gestion de la visualisation des données et intégration de principes éthiques tels que la détection des biais, tout par le biais de démonstrations interactives et de projets concrets Ce cours est conçu pour les apprenants débutants à intermédiaires passionnés par IA dans les affaires ou la technologie. Si vous êtes un entrepreneur, spécialiste du marketing ou un amateur de données, c'est Vous aurez besoin de connaissances de base en Python, d'une clé d'API Deep Seek et éventuellement d'une certaine expérience des API grâce à des outils tels que X, également connu sous le nom de Twitter, et des bots. Mais en réalité, aucune compétence particulière en codage est requise et vous pourrez suivre le cours. Et aucune compétence avancée n'est requise pour commencer. La véritable valeur de ce cours est de vous transformer en un praticien de l'IA capable d' automatiser les études de marché, générer des rapports exploitables et de visualiser les tendances Vous créerez des éléments de portefeuille qui mettent en valeur l'utilisation avancée de l'IA, ce qui vous donnera un avantage concurrentiel dans des domaines tels que le marketing, l'analyse de données ou les startups, vous permettra de tirer parti de l'IA de manière éthique et efficace et, bien sûr, de vous aider à développer votre carrière Dans ce cours, vous aborderez un projet passionnant consistant créer un assistant d'étude de marché AI Power à l'aide de Deep Set. Vous automatiserez la collecte d'informations concurrentielles, analyserez les tendances du marché telles que les véhicules électriques, visualiserez les principaux résultats à l'aide de graphiques et produirez des rapports professionnels, un outil tangible que vous pourrez utiliser ou ajouter à votre portefeuille. J'ai hâte que tu puisses exploiter le pouvoir de Deep Sky AI et que tu crées quelque chose d'incroyable. Commençons tout de suite. Rendez-vous dans la première leçon. 2. DeepSeek vs modèles d'IA: Tous les modèles d'IA ne sont pas créés de la même manière. Dans cette conférence, nous comparerons fonctionnalités de DeepSeek à celles de ChatGPT, Gemini et du cloud en fonction facteurs critiques tels que la précision, Ainsi, vous pouvez prendre des décisions éclairées pour vos projets. Avant de plonger dans les spécifications, déterminons ce qui compte vraiment. Que vous soyez un développeur ayant besoin d' code précis ou un spécialiste du marketing qui génère des campagnes, vous vous intéresserez à ces quatre facteurs, et nous verrons comment chaque modèle se compare Bien que les quatre modèles fonctionnent généralement bien, DeepSeek prend de l'avance pour les tâches techniques telles que le codage, résolvant correctement 79 % des défis Python Mais pour écrire un roman, c'est la meilleure option. La vitesse est importante lorsque vous itérez rapidement. L'architecture allégée de DeepSeek fournit des réponses en moins de 50 millisecondes, est crucial pour les développeurs qui débuguent en temps réel ou pour les temps réel C'est là que DeepSeek brille vraiment. C'est gratuit pour un usage personnel et nettement moins cher à grande échelle. Alors que d'autres n'ont rien à envier aux fonctionnalités, DeepSeek offre des fonctionnalités haut de gamme sans prix élevé La meilleure IA dépend de votre tâche. Moi pour débugger le code, DeepSeek, écrire un scénario, clod Ce aide-mémoire vous aide à choisir l'outil parfait, et ce sera souvent DeepSeek pour son équilibre entre puissance et valeur 3. Configurer DeepSeek: Bienvenue dans la partie pratique de votre voyage. Dans cette conférence, nous aborderons trois manières d' utiliser Deepsk : l'interface Web conviviale, la puissante API pour les développeurs et le déploiement local pour les utilisateurs avancés Laissez-nous vous préparer. Votre choix de configuration dépend de vos objectifs. Trouvez des réponses rapides, utilisez le Web. Pour créer un outil personnalisé, l'API est votre amie. Pour gérer les données sensibles, optez pour une approche locale. Explorons chacune des options. Ne t'inquiète pas. La plupart d'entre vous n'ont besoin que du Web ou de l'API. La configuration locale est facultative, mais gratifiante pour les passionnés de technologie. Commençons par la méthode la plus simple. Suivez-nous pendant que nous aborderons ces étapes dans la démo. Je vais mettre en évidence les pièges courants tels que les clés d'API manquantes et vous montrer comment les éviter sans effort. Dans cette démo, nous allons aborder deux des trois approches, à savoir l'interface Web et l'intégration des API. Maintenant, l'interface Web est très précieuse car elle ne nécessite vraiment aucun codage. Il est parfait pour les rédacteurs, étudiants ou tous ceux qui ont besoin d'une aide rapide en matière d'IA. Et pour l'utiliser, c' est en termes de dépendances et d' installation, vous n'avez pas vraiment besoin de grand-chose. Vous avez juste besoin d'une connexion Internet. Vous avez besoin d'un navigateur tel que Google Chrome, Firefox, Microsoft Edge ou Safari, et vous avez juste besoin d'un compte e-mail. La première chose que nous voulons faire est que vous vouliez aller de l'avant et accéder à deepdk.com, puis vous serez présenté sur cette page Ceci est la page d'accueil principale de Deepseek. Et il n'y a pas grand-chose que vous pouvez faire ici. Il s'agit simplement de créer un compte, Il s'agit simplement de créer un compte vous connecter ou d' accéder à l'API. Donc, en haut à droite, vous pouvez changer la langue en anglais car par défaut, ce n'est pas en anglais. Vous pouvez donc cliquer dessus, mais je veux juste retarder, vous savez, en gros, ce bouton sur le côté gauche qui indique Deep Seek V Three. C'est celui sur lequel vous voulez simplement cliquer, et cela vous amènera à la page principale de connexion. Et si vous êtes déjà connecté, vous serez directement redirigé vers votre compte. Et puis celui-ci sert simplement à obtenir le code QR afin que vous puissiez le télécharger sur votre téléphone, l'application elle-même sur votre téléphone. Encore une fois, c'est la seule chose dont vous avez besoin ici. Alors changez-le en anglais si vous le souhaitez, puis cliquez dessus. Ensuite, cela vous mènera à la page suivante. Encore une fois, il vous suffit d'une adresse e-mail. Il vous suffit donc de créer un compte. C'est gratuit. Vous créez un compte avec votre nom d'utilisateur, qui sera l'e-mail, puis il vous suffit d' attribuer un mot de passe, et le tour est joué. Ayez votre compte Deep Sk gratuit. Je l'ai donc déjà fait. Donc, lorsque je clique dessus, cela m' amène à cette page ici. Maintenant, par défaut, c'est le thème ou le système d'éclairage, comme on l'appelle. Mais vous pouvez changer cela en thème sombre. Cela dépend vraiment de vos préférences et de ce que vous aimez. Vous pouvez donc simplement le faire ici en allant en bas à gauche. Voilà mon profil. Tu cliques dessus. Vous cliquez sur les paramètres, puis vous pouvez simplement changer votre thème du système au foncé ou au clair ou simplement le laisser par défaut, qui est le système. Encore une fois, quelle que soit votre préférence. Et juste avant de passer à notre premier message, je voulais juste faire un bref aperçu. L'interface utilisateur est assez simple et très agréable. C'est très convivial. Et c'est, encore une fois, très basique, très simple. Il ne devrait donc pas y avoir beaucoup de temps d'apprentissage. Sur le côté gauche, vous accédez à votre barre de navigation gauche, et vous pouvez agrandir ou réduire la barre latérale en utilisant ce bouton ici. Vous pouvez donc simplement cliquer. Si vous ne voulez pas consulter vos discussions précédentes, vous pouvez simplement les fermer et vous aurez plus d'espace sur l'interface utilisateur. C'est plus agréable et plus ordonné, ou vous pouvez simplement ouvrir la barre des tâches à l'aide de l' Et ici, vous verrez si vous avez déjà commencé à utiliser Deepsek, vous verrez vos discussions précédentes Par exemple, j'ai eu trois discussions ici juste pour vous montrer un échantillon. Et ce que tu peux faire, c'est aller les voir. Vous pouvez accéder à vos discussions précédentes et continuer la discussion ou rechercher des informations comme vous le souhaitez. Vous pouvez vraiment faire deux autres choses. Donc, si vous cliquez sur l'icône Paramètres ici, vous pouvez renommer vos discussions en un autre nom ou les supprimer. Ce sont donc vraiment les seules fonctionnalités pour le moment. Et puis, bien sûr, vous pouvez démarrer une nouvelle discussion. Donc, si vous cliquez sur un nouveau chat, je vais démarrer un nouveau chat, puis l'écran au centre vous sera présenté ici. Et c'est là que vous pouvez simplement saisir vos instructions pour commencer à obtenir de l'aide de l'IA et à parler au chatbot de Ici, ce que vous pouvez faire, c'est qu'il y a plusieurs options. Il y a donc un bouton sur lequel vous pouvez cliquer, qui est la recherche. Donc, si vous cliquez sur ce bouton, en fonction de votre demande et de ce que vous essayez d'accomplir, cela aidera Deepsk à savoir que les informations dont vous avez besoin se trouvent sur Internet et pourra recherches sur le Web lorsque cela est nécessaire L'autre s'appelle Deep Think. Il s'agit de la fonctionnalité de raisonnement. Donc, pour le moment, il est réglé sur R. Modèle, mais il permet essentiellement une synchronisation approfondie pour savoir qu' il doit réfléchir avant de répondre. C'est bon pour tout si vous essayez résoudre un problème tel qu'un problème logique, quelle que soit la logique impliquée, un problème logique, ou s' il nécessite du raisonnement, toute sorte de résolution de problèmes que vous essayez de lui faire accomplir. Cela est utile. S'il ne s'agit que d'une demande de base, vous n'avez pas vraiment besoin de les activer. Encore une fois, cela dépend vraiment de votre demande et de ce que vous essayez d'obtenir de l'aide. Ou renseignez-vous sur. Enfin, vous avez votre bouton de téléchargement, vous permet de télécharger des documents ou des images. Il mentionne la taille ici, vous pouvez donc en faire un maximum de 50, puis chacun peut avoir une taille de fichier maximale de 100 mégaoctets Et cela n'est actuellement utilisé que pour l'extraction de texte. Vous pouvez donc simplement télécharger une image ou un document, et Deepsek sera en mesure de traiter le texte et de vous donner un résumé, par exemple Si vous avez un long rapport de dix pages, vous pouvez demander à Deep Seek le résumer pour vous et de vous le retransmettre, par exemple les principaux points importants et les informations en cinq points. C'est donc ce que vous pouvez à nouveau faire actuellement avec Deep Seek, une interface très conviviale. Il n'y a donc pas grand-chose à demander en termes d'apprentissage. Dès que vous créez un compte, vous pouvez simplement vous connecter, vous lancer directement et commencer à l'utiliser. Maintenant, allons-y et essayons quelque chose. Nous allons faire notre première demande ici. Et pendant la majeure partie de ce cours, je ne vais pas taper d'instructions. Je les ai déjà prêts, donc je vais juste les copier-coller. Comme ça, tu n' as pas à me regarder taper. Je n'aime pas vous faire perdre votre temps, alors vous pouvez simplement me regarder les copier-coller, et vous n'avez pas à attendre que j'aie fini jusqu'à ce que nous voyions réellement les résultats. Mais n'hésitez pas à mettre la vidéo en pause et à suivre, car c'est la meilleure façon d'apprendre tout au long du cours. Je vous encourage vivement à suivre ces instructions et à suivre le contenu du cours Encore une fois, n'hésitez pas à mettre la vidéo en pause, à suivre les mêmes instructions, puis à suivre Donc, ici, nous allons faire notre première demande, qui dit simplement de rédiger un itinéraire de trois jours pour un voyage à Tokyo. Allons-y, saisissons cette invite et laissons Deep Seek nous donner la réponse. Comme vous pouvez le voir, Deep Sek commence à fonctionner et maintenant, euh, il commence à nous donner l'itinéraire. Maintenant, une chose à savoir, c'est que Deep Seek est gratuit. Parfois c'est rapide, parfois c'est lent. Cela dépend donc vraiment de l' heure de la journée, l'utilisation, du nombre d'utilisateurs l'utilisent en même temps. Parfois, vous verrez le résultat vous être donné très rapidement, parfois il sera plus lent. Et parfois, ils vous diront simplement que le serveur est occupé et qu'il n'est pas en mesure de traiter votre demande. Vous devez donc attendre un peu, revenir et réexécuter votre requête Donc, juste quelques points à garder à l'esprit lorsque vous utilisez Deep Seek, mais je pense que cela en vaut la peine car, encore une fois, l'application est fournie gratuitement. Et la plupart du temps, c'est bon. Vous pouvez donc voir ici qu'il a fait exactement ce que nous lui avions demandé Il a donc créé un itinéraire de trois jours et l'a détaillé. Vous avez donc eu droit aux points forts classiques de Tokyo dès le premier jour. Donc, le matin, voici les endroits que vous pourrez visiter. L'après-midi, c' est ici que vous pourrez le visiter. Et le soir, voici les endroits que vous pouvez visiter, pareil pour le deuxième jour, pareil pour le troisième jour, et voici quelques conseils supplémentaires. Et, bien sûr, vous pouvez aller un peu plus loin avec des instructions de suivi vous demandant, par exemple, « OK, que dois-je manger le premier jour Quels sont les bons restaurants du quartier que vous m'avez conseillé de visiter ? Des choses comme ça. Mais encore une fois, il ne s'agit que d'une simple première invite que je voulais simplement utiliser pour vous aider à vous familiariser avec Deepsek et son interface utilisateur C'est bon. Examinons maintenant la deuxième approche, qui est l'intégration des API. Et la raison pour laquelle cela est utile est qu'il permet automatiser des tâches telles que la rédaction d'e-mails ou l'analyse de données. Je veux juste que tu saches que tu n'as pas besoin d'être un expert. Aucune expertise en codage n' est nécessaire pour y parvenir. En fait, c'est très simple. Et si vous suivez, vous verrez que c'est effectivement le cas. Avant de commencer, il y a quelques dépendances que nous devons d'abord installer. Encore une fois, j'utilise Windows, mais ces dépendances seront installées sur tout autre système d'exploitation que vous utilisez, et bien sûr, vous pouvez utiliser votre IDE préféré, si vous le souhaitez, que nous verrons dans une seconde. Mais encore une fois, s'il vous plaît, ne considérez pas cela comme trop difficile, vous verrez que c'est assez facile. Et oui, cela nécessite des connaissances techniques, mais vous y arriverez , tout ira bien et vous pourrez suivre. Alors ne vous inquiétez pas, continuez simplement à regarder la vidéo, et certaines choses sont assez simples. Il est donc toujours utile d'avoir des connaissances techniques, bien sûr, qui faciliteront un peu les choses , mais ce n'est pas obligatoire, et ce n'est pas vraiment une compétence nécessaire pour suivre le cours. Je voulais donc simplement m' attendre à ce que, s'il vous plaît n' ayez pas peur et que vous suiviez le cours et tout ira bien. La première chose que nous voulons faire est d'installer Python. Donc, pour ce faire, il vous suffit d'ouvrir un navigateur et de naviguer vers python.org Et encore une fois, j'utilise Windows, donc vous pouvez simplement aller dans Téléchargements et en fonction de votre système d'exploitation, j'utilise Windows. Je vais donc me procurer Python 3.13 0.3, qui est la version au moment de cet enregistrement Bien entendu, cela va changer, augmenter et augmenter en fonction du moment où vous regardez cette vidéo Mais encore une fois, le concept est le même. Je vais donc le télécharger en vidéo. J'ai déjà cette configuration, donc je ne vais pas le faire, mais tout ce que vous avez à faire est de le télécharger , d'exécuter l'installation, d' accepter certaines des choses qui s'y trouvent, puis après l'installation, vous avez terminé. Et pour vérifier que tout s'est bien passé , vous pouvez simplement ouvrir un terminal, ce que vous pouvez faire de différentes manières sous Windows. Vous pouvez appuyer simultanément sur Windows et sur l'archie. Donc, appuyez et maintenez la touche Windows , puis R , puis elle apparaîtra . Je vais afficher cette commande d'exécution que vous pouvez mettre dans CMD C'est donc une façon de procéder. Vous pouvez cliquer avec le bouton droit sur le bureau et ouvrir dans le terminal, ou vous pouvez simplement cliquer sur le bouton Windows, taper CMD, puis cliquer sur Entrée, puis le message s' affichera pour vous Donc plusieurs manières différentes de l'ouvrir. Mais ce que je voulais vous montrer ici, c'est comment vérifier si Python a été correctement installé et s'il a été ajouté au chemin. Il y a donc une case à cocher pendant l'installation sur laquelle vous devez cliquer et qui indique « ajouter au chemin Cela garantira qu'il est ajouté au chemin de votre système et qu'il sera reconnaissable à différents endroits. Il vous suffit donc de vérifier la version. Donc, ce que je vais faire, c'est taper la version Python, et vous pouvez voir qu'il est écrit Python 3.13 0.3, c'est exactement ce que je télécharge Donc, s'il indique que Python n'est pas reconnu comme une commande, cela signifie que Python n'a pas été installé correctement. Donc, ce que vous voulez faire, c'est revenir en arrière, télécharger l'installation et réessayer. Il s'agit donc de Python en tant que dépendance. Et la prochaine chose dont nous aurons besoin sera en fait un IDE. Maintenant, encore une fois, cela dépend vraiment de votre choix de ce que vous aimez utiliser et de vos préférences. J'aime utiliser le code Visual Studio car il est très convivial et léger. Il gère tous les types de développement et est vraiment facile à utiliser. Et c'est gratuit, bien sûr. Cela vient donc de Microsoft. Tout ce que vous avez à faire est d'accéder à code.visualstudio.com, puis de cliquer sur Télécharger car j'utilise Windows' be Windows pour Windows' Si vous utilisez un autre système d'exploitation, téléchargez simplement celui qui convient à votre système d'exploitation. Et une fois que vous l'avez téléchargé, vous pouvez le lancer depuis votre bureau. Vous pouvez le lancer depuis le menu Démarrer, ou vous pouvez simplement accéder à votre terminal et simplement taper le code. Et appuyez sur Entrée, puis le code de Visual Studio sera lancé, exactement ce que vous voyez ici, et nous aborderons les choses en détail plus tard. Mais ce qui est bien, c' est qu'il s'agit d'un IDE, mais qu'il inclut également un terminal. Vous pouvez donc non seulement mettre votre code ici et vos fichiers, mais vous pouvez également lancer le terminal et exécuter des commandes ici, depuis le terminal ici, pas nécessairement sur le terminal Windows. Vous avez donc également cette fonctionnalité dans l'ID, ce qui est très intéressant. Une dernière chose que je voulais mentionner alors que nous sommes ici dans le code Visual Studio, l'idée est que ce serait bien installer l' extension Python, car elle nous aide à simplifier un peu les choses en termes de syntaxe du code lorsqu' il s'agit de changer des choses, de formater des choses, vous savez, le linting, si vous êtes familier avec le linting ou la refactorisation et le simple surlignage de la syntaxe avec ce langage spécifique sont vraiment très utiles La façon dont vous pouvez le faire est ici, c'est l' explorateur par défaut pour les projets. La dernière icône s'appelle extensions Vous pouvez également utiliser le raccourci clavier, comme vous pouvez le voir sur l' infobulle Control Shift X. Mais si vous cliquez dessus et que vous recherchez Python dans le champ de recherche, vous verrez que c'est le langage que nous allons utiliser dans le cours de cette démo Vous pouvez donc voir que celui-ci est très populaire, 164 millions de téléchargements. Et si vous cliquez dessus, il vous dira exactement à quoi sert cette extension. Mais c'est vraiment ce que nous utilisons pour le formatage dans le cadre de ce cours. C'est bon pour le débogage, c'est bon pour les points d'accès à l'extension, pour le support d'It sense Donc, si vous faites des erreurs, il vous les indiquera ou les détectera pour vous, en mettant en forme, en créant des liens, en naviguant dans le code, refactorisant et, vous savez, avec de nombreuses autres fonctionnalités Donc assez riche en fonctionnalités, rien qui vous préoccupe vraiment. Encore une fois, nous l'utilisons pour la syntaxe, car chaque langage possède un type de syntaxe différent, et il la code couleur pour Ainsi, lorsque vous regardez le code, certaines lignes auront des couleurs différentes, ce qui permet de distinguer où vous vous trouvez dans le code. Allez-y et cliquez simplement sur Installer, puis cela devrait installer l'extension Python pour vous dans le code Visual Studio. Maintenant que nous avons installé nos dépendances, l'étape suivante consiste à obtenir nos clés d'API. Les clés d'API sont donc un peu comme des mots de passe. Ils sont utilisés pour l'authentification, ils sont donc uniques à vous et à votre compte, et ils sont utilisés pour des choses telles que l'authentification Mais ils sont également utilisés pour suivre l'utilisation. Alors, combien de demandes avez-vous faites et d'autres choses de ce genre ? Pour ce faire, nous devons d'abord accéder au tableau de bord de l'API et configurer nos clés d'API en en créant une. Donc, pour le faire dans Deep Seek il suffit d'aller le coin supérieur droit, et il y a un bouton appelé API. Et si vous cliquez dessus, vous serez redirigé vers le de bord de l'API. Et ici, la première page par défaut est celle de l'utilisation. Il s'agit donc d'un tout nouveau compte, donc je n'ai pas vraiment utilisé quoi que ce soit. Comme vous pouvez le constater, l'âge, solde de recharge, les dépenses mensuelles et le tableau d'utilisation ici, qui, encore une fois, indique zéro parce que je n'ai rien utilisé. Maintenant, afin de pouvoir utiliser API Deep Seeks pour l' intégrer dans notre code ou nos applications, nous allons devoir créer une clé d'API. Donc, pour ce faire, vous devez vous rendre ici et cliquer sur les clés API. Et c'est ici que vous pouvez réellement créer une clé d'API à utiliser dans votre code. Et c'est vraiment très simple. Tout ce que vous avez à faire est d'appuyer sur Créer, lui donner un nom, de cliquer sur Créer une API. Et lorsque vous cliquez sur Create ApiKey, allons-y et créons-en une Supposons donc d'en faire deux, allons-y et créons-en un. Ici, c'est la seule fois où tu vas voir ça. Après cela, il sera crypté. Je vous recommande donc de le copier et de l'enregistrer quelque part jusqu'à ce que vous ayez l'occasion coller dans votre application ou de l'intégrer votre CI ou à votre variable d'environnement , ou de la manière dont vous prévoyez de l'utiliser. Alors allez-y, copiez-le, enregistrez-le quelque part pour le moment jusqu'à ce que vous ayez l'occasion de l'utiliser réellement. Parce qu'une fois que vous avez cliqué sur OK, il n'y a plus aucun moyen de le voir. Si vous cliquez sur Modifier, vous pouvez simplement changer le nom et la seule autre action est de le supprimer. n'est pas grave, car vous pouvez continuer à créer nouvelles clés d'API et à supprimer les anciennes, mais sachez simplement qu' une fois que vous les aurez créées, c' est la seule fois où vous les verrez. Maintenant que vous savez comment créer des clés d'API, examinons la documentation la façon dont elles seront utilisées. Donc, en bas à gauche, vous avez cette barre de navigation, et vous pouvez voir qu'il y a un bouton en haut appelé Docs. Alors allez-y, cliquez dessus , et cela vous mènera à la page de documentation de l' API. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est dans notre code que nous pouvons réellement utiliser le SDK OpenA AI Donc, ici, il est indiqué que l'API Desk utilise un format d'API compatible avec OpenAI En modifiant la configuration, vous pouvez utiliser le SDK OpenAI ou un logiciel compatible avec l'Open API pour accéder à l'API DeepCK C'est donc quelque chose de pratique. Nous pouvons utiliser le SDK OpenAPI et cela signifie simplement que nous devons simplement installer cette dépendance et l'importer dans notre base de code afin de pouvoir utiliser le SDK OpenAPI pour appeler Maintenant, une chose que je voulais vous montrer ici, c'est qu'en bas, vous en avez un appelé Python, que nous allons utiliser dans cette démo. Donc, si vous cliquez sur le Python, un exemple de code s'affichera ici. Et vous pouvez voir le premier point commun ici, il est dit : «  Veuillez d'abord installer OpenSDK et ils vous donneront la commande pour le faire Vous pouvez donc simplement le copier-coller dans votre terminal et l'exécuter, et l'Open API sera installé. SDK. Nous n'allons pas le faire pour le moment. Je voulais juste vous montrer deux ou trois choses avant de commencer. Donc, ici, vous pouvez voir que vous installez d'abord cette dépendance, puis que vous pouvez simplement copier-coller ce code. Vous pouvez le faire simplement en sélectionnant et en appuyant sur Control C, Control V, ou vous pouvez simplement cliquer sur le bouton Copier dans le presse-papiers ici et il le fera pour vous, puis vous pourrez le coller dans votre fichier Fichier Python. Donc, ici, vous pouvez voir qu'il va générer un client API ouvert. Vous pouvez y coller votre clé d'API, que nous avons créée à l'étape précédente. Il s'agit de l'URL de base vers laquelle les appels d'API vont être effectués. Et voici la réponse ici, et c'est essentiellement ce que nous disons à Deepseek Nous disons bonjour, puis nous allons imprimer les réponses de Deep Seek sur notre console à l'écran, afin que vous puissiez voir comment Deepsk répond réellement Maintenant, nous pouvons réellement aller de l'avant et essayer cela. Le problème, c'est que je l'ai essayé et que, malheureusement, Desk ne propose pas de niveau gratuit. Donc, pour que vous puissiez réellement le faire, si vous l'essayez vous-même et que vous exécutez le code, vous recevrez un message d'erreur indiquant simplement que les fonds sont insuffisants, et cela est dû au fait que deSIK ne fournit pas niveaux ou de modèles d'API gratuits à expérimenter Donc, ce que vous pouvez faire c'est que vous avez vraiment plusieurs options. Vous pouvez donc choisir une autre alternative gratuite ou si vous allez sur la DeepskPlatform pour revenir au tableau de bord, vous pouvez voir que vous pouvez cliquer sur le bouton de haut en haut Et ici, vous pouvez utiliser ces montants prédéfinis ou en choisir un personnalisé, comme vous le souhaitez pour recharger votre compte, puis vous pouvez utiliser l'API Deepsk selon la méthode que je viens de vous montrer Et ce n'est pas trop mal si on y regarde. C'est donc une option à 2$, une option 5$, une option à 10$. Ils sont excellents car ils sont très bon marché et vous permettent également d'expérimenter et apprendre avant de décider si c'est la bonne solution pour vous ou non. Donc, 2 ou 5$ valent vraiment un investissement pour que vous puissiez apprendre Deep Seek et comment l'utiliser dans votre code. Donc, si vous le souhaitez, vous pouvez adopter cette approche. Mais ce que je vais faire, c'est vous montrer une autre alternative qui sera gratuite, qui nous donnera accès aux modèles et à l' API de Deepsk dans la section à venir Maintenant, avant de commencer, je voulais juste mentionner que je comprends que cela puisse être un peu technique pour certaines personnes. Donc, si vous souhaitez simplement apprendre, veuillez suivre. Cela ne nécessite pas vraiment beaucoup de compétences techniques ou de codage pour suivre cette section spécifique. Et il s'agit d' un sujet plus avancé lorsqu'il s'agit de Deep Seek. Si vous êtes à l'aise avec l'interface de chat Deep Seek, l'interface Web n' hésitez pas à sauter cette étape si vous le souhaitez, et utilisez simplement le chatbot pour saisir vos demandes et obtenir vos réponses Mais si vous êtes intéressé ou si vous connaissez le codage, vous êtes un technicien ou simplement quelqu'un qui est intéressé et enthousiaste à l'idée d'apprendre ce genre de choses, n'hésitez pas à suivre. Encore une fois, aucune compétence de codage majeure n'est requise ici. Tant que vous pouvez simplement regarder la vidéo et suivre les démos, devrait bien se passer Maintenant, je voulais vous présenter une autre alternative gratuite pour le moment, et celle-ci s'appelle Open Router. Vous pouvez donc simplement lancer votre navigateur et accéder au fichier openouter.ai. Et il s'agit d'une plateforme qui donne accès à de nombreux modèles. Il y a plus de 300 modèles à l'heure actuelle. Et ils fournissent également des crédits gratuits. Comme je l'ai mentionné précédemment, Deepsk ne fournit aucun crédit gratuit pour le moment Donc, si vous voulez simplement ne pas dépenser d'argent tout en apprenant, il s'agit d'une excellente alternative que vous pouvez utiliser pour exécuter quelques requêtes et intégrer dans votre code ou application afin de découvrir certaines des manières dont vous pouvez réellement exécuter des requêtes et communiquer ou intégrer Deep Seek dans votre code. Open Router est donc une bonne alternative au moment de cet enregistrement. Et encore une fois, ils ont de nombreux modèles. Pour certains modèles, ils offrent un accès gratuit. Approche très similaire, vous devez créer une clé d'API. Mais d'abord, jetons un œil aux modèles ici. Et si vous cliquez sur les modèles, cela montre généralement les choses du plus récent au moins récent, et il y a beaucoup de modèles dont vous n'avez peut-être pas entendu parler. Il y a donc beaucoup de modèles différents publiés ici. Donc, vous avez le XaikroQT Mini, vous avez Nvidia. Tu as trouvé le méta Lima. Vous avez de très nombreux modèles ici, la version préliminaire de Google Gemini 2.5 Pro, les trois bases Deep Seek et Deep Seek V. Il y a tellement, beaucoup de modèles ici. Et si vous cliquez dessus, vous serez redirigé vers la page d'information. Mais ce que nous allons faire, c'est cliquer sur le filtre, et nous allons simplement rechercher Deep Seek. V trois. Encore une fois, il existe différentes variantes de Deep Seek V Three. Nous allons chercher celui qui est gratuit. Donc, si vous faites défiler l'écran vers le bas, c'est celui que nous recherchons. Deep Seek, Deep Seek V Three free. Il y a aussi R one, qui est le modèle de raisonnement. Donc, si vous voulez également vérifier celui-ci, il vous suffit de taper R un et vous trouverez le R que vous voulez trouver celui qui est gratuit. Donc c'est celui-ci ici. Deep Seek R one free. Voilà, encore une fois, vous pouvez voir la description, celle de Deep Seek R est là. Les performances sont comparables à celles d'OpenAI, mais en open source et avec des jetons de raisonnement totalement ouverts Encore une fois, c'est l'équivalent du 01 du modèle Open AI pour le moment, et il est disponible gratuitement. Revenons donc à la troisième question. Et celui que nous cherchons, c'est celui-ci. Il est donc écrit Deep Seek Deep Seek V Three free. Alors allez-y, cliquez dessus, et cela vous mènera à cette page ici. Et ce que vous voulez faire, c'est si vous cliquez sur il y a un tas d'onglets ici, vous voulez donc cliquer sur l'API, et cela vous mènera à cette section, qui est un peu explicite. Vous pouvez donc voir qu' une clé d'API a été créée. C'est exactement la même étape que celle que nous avons effectuée dans le tableau de bord de l'API Deep Seek. Il vous suffit donc de créer une clé d'API dans cette plateforme avec un routeur ouvert. Il vous montre également des exemples de codes que vous pouvez utiliser pour intégrer ce modèle gratuit dans votre code. Donc, ici, nous avons Open Python, Open AI Python, Python Alone TypeScript, Open AI TypeScript et CRL Il s'agit donc simplement d'appeler l' API ici à l'aide de la commande curl. C'est celui que nous recherchons, car comme nous l'avons vu précédemment, nous pouvons intégrer le SDK Open AI installer en tant que dépendance et importer afin de pouvoir facilement parler à Deepsk C'est donc celui que nous recherchons , et voici le code. Et nous allons passer en revue cela dans une seconde. Mais je voulais juste vous montrer que c'est ainsi que vous pouvez accéder à cet endroit ou vous pouvez lire la documentation afin de découvrir comment naviguer dans afin de découvrir comment naviguer cette plate-forme et dans le document de l' API afin de déterminer l'exemple de code à utiliser et modifier ultérieurement à votre guise. Une autre chose que je voulais mentionner est qu' avant de créer la clé d'API, l' une des exigences mises en place par l'Open Outer en termes de règles est de permettre une formation rapide. Donc, ce que nous devons faire, c'est que si vous cliquez sur le coin supérieur droit, il y a une icône de profil. Si vous cliquez dessus, il y a des crédits, des clés, des activités, des paramètres et vous pouvez vous déconnecter. Donc, si vous cliquez sur les paramètres, c'est ici que vous pouvez réellement passer en passer différents paramètres généraux et autres choses de ce genre. Mais ce que nous voulons faire, c'est attirer votre attention ici , sur le côté gauche. Nous avons les paramètres, les crédits, les clés d'API, les clés de provisionnement, l'intégration et la confidentialité Vous voulez cliquer sur confidentialité et vous assurer que cette option est disponible, ou désolé, elle est activée car elle est désactivée par défaut. Ce que vous voulez faire, c'est que si vous souhaitez utiliser le niveau gratuit, vous devez l'activer. Et c'est l'une des exigences car cela permettra en fait de contrôler s'il faut permettre aux fournisseurs autorisés utiliser vos données de manière anonyme d'améliorer leur modèle Ceci est utilisé une fois de plus, ils utilisent vos données pour améliorer leurs modèles. De toute évidence, nous n'allons rien mettre de sensible ici. C'est juste à des fins d'apprentissage. Je peux donc l'activer. Je ne saisis aucune information personnelle ou PII ici Donc c'est parfaitement bien. Et c'est l'une des conditions requises si vous souhaitez l'utiliser gratuitement. Si vous utilisez un abonnement payant, si vous ajoutez des crédits, ce qui est similaire à la recharge dans Deep Seek, vous n'avez pas nécessairement besoin de l' avoir activé. Mais si vous voulez utiliser le niveau gratuit, vous devrez allumer le soleil. Sinon, lorsque vous lancerez le manteau, vous allez rencontrer des erreurs. C'est donc juste quelque chose à garder à l'esprit. Bien, commençons maintenant à tout intégrer dans les programmes Python si vous pouvez écrire un script simple pour parler à Deepsek et obtenir un résultat en utilisant nos Donc, ce que j'ai fait ici, j'ai simplement créé un dossier appelé Demo one. Ce que je vais faire, c'est ouvrir le terminal ici. Vous pouvez simplement le faire en appuyant sur Alt, CMD, puis en saisissant le code Bien entendu, vous pouvez ouvrir le code et naviguer différentes manières ou simplement ouvrir le terminal puis accéder au même dossier. deux cas, c'est bien. Quelle que soit la manière dont tu veux le faire. Il s'agit simplement d'un moyen rapide et rapide de le faire. Nouveau type de point d'espace de code, et cela lancera le code Visual Studio dans ce répertoire. Il va donc pointer vers cela par défaut. Maintenant, la première chose que nous voulons faire est de créer un fichier Python. Nous allons donc passer à Archiver un nouveau fichier ici. Cela va nous donner quelques options, TextFile et Python. Je vais sélectionner Python. Maintenant, je vais d'abord enregistrer ce fichier, donc je vais aller dans Contrôles. Et puis ici, je vais juste dire que deep Seek underscore test point PY and PY est le fichier d' extension Python Alors allez-y et sauvegardez ça. Maintenant, nous allons retourner ici, nous allons revenir au routeur ouvert. Vous pouvez voir que ce que nous allons faire en premier, c'est obtenir notre code. Allons-y donc en matière de modèles. Nous allons rechercher un Sk profond. V 3, et c'est la version gratuite que nous recherchons. Cliquez à nouveau dessus, accédez à l'API, puis OpenAI Python est celui que nous recherchons Alors allez-y, copiez-le, puis nous retournerons dans Visual Studio et nous allons le coller. Et le code ici est assez simple. Alors parcoure-le. Cela va donc importer le SDK OpenAPI, et nous allons générer un client pour effectuer l'appel d'API s'agit donc simplement de l'URL de base Il s'agit donc simplement de l'URL de base. L' API appellera donc cette URL de base. Ensuite, c'est ici que vous souhaitez saisir votre clé d'API, ce que nous ferons dans quelques minutes. C'est à ce moment que nous créons notre clé d'API, nous voulons la coller ici. Et puis ici, c' est en quelque sorte facultatif, juste des en-têtes supplémentaires si vous voulez les inclure dans votre appel, votre appel d'API, mais nous n'allons pas le faire Nous allons simplement le laisser et ensuite, il définira le modèle. Nous utilisons donc le chat gratuit Deep Seek, qui est le V Three, puis voici les messages. Nous avons donc le rôle, qui est notre rôle en tant qu'utilisateur, puis vous avez le contenu, qui est le sens de la vie. Cela revient à saisir l'invite dans le chatbot de Deep Seek poser la même question sur l'interface Web C'est donc très similaire à aller sur Deepseek , à taper le sens de la vie discuter avec lui, puis à obtenir la réponse. Et la dernière ligne ne fait que nous montrer les résultats ou le résultat de Deep Seek pour cette question à l'écran. Maintenant, la prochaine étape est que, dans le coin inférieur droit, il y a ce truc qui ressemble à un avertissement, jaunâtre ou brunâtre, qui dit « sélectionnez Une chose que je vais faire est de cliquer dessus, et cela nous demande vraiment quel environnement souhaitez-vous utiliser. Voulez-vous utiliser le paramètre général recommandé ou créer un environnement virtuel ? Euh, dans les deux cas, c'est bien à vous de choisir, mais j'aime utiliser personnellement l'environnement virtuel car il permet localiser les modifications dans le projet ou le dossier avec lequel je travaille. Et cela n'affecte ni n' conflit avec quoi que ce soit dans le contexte mondial. Je vais donc d'abord cliquer dessus, puis il vous sera demandé lequel souhaitez-vous faire pour le Conda ou le V ENV Je vais juste sélectionner le premier, puis il va demander le chemin. Je vais simplement sélectionner Utiliser ceci comme référence. Donc, le binaire global où est le binaire initial de Python est : c'est moi qui vais le faire. Ensuite, il vous indique qu'il va commencer à créer cet environnement. Et si vous retournez dans votre dossier, vous verrez qu'il crée cet environnement et vous verrez apparaître un nouveau dossier. Nous verrons cela dans une seconde. Il indique donc que l' environnement suivant est sélectionné, il a donc été créé. Maintenant, si vous revenez ici, vous pouvez voir qu'il a créé ce dossier appelé VENV, qui est cet environnement virtuel La prochaine chose que nous voulons faire est d'installer le SDK Open AI, et c'est très simple Donc, tout ce dont vous avez besoin, c'est du terminal ici. Donc, ici en bas, c'est le code de Visual Studio qui l'a. C'est l'une des bonnes choses que j'aime à ce sujet. Il possède un terminal intégré, vous n'avez donc pas besoin de créer ou d'exécuter terminaux supplémentaires à partir de Windows en mode natif. Donc c'est sympa. Si vous ne le voyez pas, il vous suffit de passer au terminal et d'en acheter un nouveau, puis ils feront apparaître celui-ci ici au cas où il serait fermé pour vous lorsque vous le consulterez par défaut. Maintenant, reprenons la commande ici, très facilement. Je veux juste te montrer pour que tu saches exactement où aller. Si vous revenez à la documentation de l'API A Deep Seek, 4. Rédactions efficaces: De bonnes instructions mènent à d'excellents résultats. Dans cette conférence, vous apprendrez à créer instructions claires et exploitables pour exploiter tout le potentiel de Deep Seek, qu' il s'agisse de rédiger des e-mails, il s'agisse de rédiger des e-mails, déboguer du code ou Imaginez que vous enseignez à un nouveau membre de l'équipe. Vous ne diriez pas d'écrire un blog. Vous expliqueriez le sujet, le public et la durée. Deep Seek a besoin de la même clarté. Décomposons-le. Besoin d'un article lié, tâche, d'un article. Contexte pour les fondateurs de startups à propos des outils d'IA. Format, trois courts paragraphes avec des émojis. C'est simple, non ? Vous avez déjà demandé à Deep Seek une histoire créative et vous avez trouvé Gibish. Sans détails tels que le genre ou la durée, il est probable qu'il commande de la nourriture dans un restaurant. Soyez le chef selon vos propres directives. Regardez comment un message mal formulé crée de la confusion et comment le simple fait de peaufiner quelques mots nous donne exactement ce dont nous avons besoin Ensuite, vous allez l'essayer par vous-même. D'accord, l'objectif de cette démo est donc de transformer des demandes vagues en instructions précises et exploitables Pour cette démonstration, les outils dont nous avons besoin sont simplement une interface Web de recherche approfondie et, bien sûr, le compte gratuit que vous avez créé à partir d'une conférence précédente que nous avons abordée. Maintenant, ce que vous allez apprendre dans cette démo c' est qu'elle vous apprendra à itérer sans vous attendre à la perfection dès le premier essai Cette démo montre également comment petits ajustements peuvent vous faire gagner des heures de montage Commençons maintenant par une mauvaise invite pour notre première étape. Donc, ce que je vais faire, c'est copier-coller la première invite dans Deep Seek, dit simplement d' écrire sur l'énergie solaire. Vous pouvez donc voir que c'est un peu générique. Allons-y, lançons cette invite et voyons ce que Deeps en résulte Vous pouvez donc voir que Deepsk commence à générer du rendement et essaie d'expliquer à l'utilisateur ce qu'est l'énergie solaire L'énergie solaire est donc une source d'énergie propre et renouvelable, etc. Ensuite, il parle de son fonctionnement, des avantages de l'énergie solaire, de l' avenir de l'énergie solaire, etc. Encore une fois, très large, de haut niveau, pas vraiment ciblé. Comme vous pouvez le constater, nous vous donnons une invite très large et générique, cela nous donne un texte générique et flou en termes de sortie Voici donc ce que je veux que vous voyiez, c'est comment Deep Seek utilise désormais par défaut une explication générale Cela nous indique donc que sans conseils, cela ne peut pas vraiment correspondre à votre intention. Alors maintenant, allons-y et ajoutons un peu de contexte. Donc, ce que nous allons faire, c'est revoir l'invite et nous allons la rendre plus ciblée. Nous allons le situer dans son contexte, et nous allons changer de ton. Je vais utiliser l'invite suivante. Et l'invite dit d' écrire un e-mail de 200 mots à envoyer aux investisseurs par le PDG d'une entreprise solaire. Mettez en avant les économies de coûts et la durabilité, utilisez un ton professionnel. Vous pouvez donc voir que cette invite est bien meilleure car elle est assez ciblée et très ciblée. Allons-y et lançons cette invite. Voilà. Deepsek commence donc à écrire l'e-mail. Comme vous pouvez le constater, cela commence par le sujet, très puissant et très intéressant. Il est donc question de libérer de la valeur et durabilité grâce à l'innovation solaire Ce n'est pas trop long, d'accord, par rapport au précédent. Il ne s'agit que d'un texte générique et d'une explication. C'est plus formaté que adapté au courrier électronique. Voici donc votre sujet. Vous avez ici votre espace réservé, vous pouvez donc le remplir avec les informations réelles Encore une fois, c'est bien parce que Deepsek crée ce modèle pour vous Vous pouvez donc remplacer les informations par celles qui vous concernent. Par exemple, voici un espace réservé pour entreprise, vous pouvez le supprimer et le remplacer par ce qui s' applique ici au nom de votre entreprise ou au nom de l'entreprise de l'investisseur, quel que soit le destinataire. Ici, vous avez obtenu une économie de X pour cent, vous pouvez donc la remplacer par un chiffre, quel qu'il soit. Ici encore, vous avez obtenu X. Donc, gardez un œil sur ces éléments entre crochets, car ce sont espaces réservés que vous devriez remplacer par vos propres informations Et bien sûr, encore une fois, vous avez obtenu votre nom, l'entreprise, puis le site Web et ainsi de suite. Et là encore, le nombre de mots est d'environ 200 autour de 200. Donc, ici, vous pouvez voir que le contexte, le résultat sont réellement ciblés, et cela se présente sous la forme d' un e-mail prêt à être envoyé aux investisseurs. Et le contexte indique à Deep Seek qui, pourquoi et comment. Maintenant, le PDG a l' air d'un leader, pas d'un manuel, n'est-ce Allons-y et lançons une autre invite de suivi pour affiner le format. Et ce que je vais faire pour réviser cela, c'est je vais utiliser l'invite suivante qui dit transformer l'e-mail en cinq puces pour une diapositive PowerPoint. Alors maintenant, je veux utiliser ces informations, n'est-ce pas ? Et je vais créer une diapositive PowerPoint. Je vous conseille donc de résumer cela, diviser en cinq points, ce qui convient à une diapositive de présentation PowerPoint afin que je puisse la partager avec mon équipe ou avec le public cible de cette présentation. Maintenant, Deepsek prend cela en charge, et maintenant il vous donne ce point que vous pouvez utiliser dans votre présentation Vous voyez, il essaie également de le rendre très engageant. Il inclut donc les emojis sous forme d'icônes. Maintenant, c'est à vous de décider si vous voulez les utiliser. Mais vous pouvez voir qu'il nous a donné cinq points, exactement ce que nous lui avons demandé dans le message. Et vous pouvez constater d' importantes économies de coûts puis les explications, incitations financières, la durabilité, opportunités de croissance évolutives et évolutives. Maintenant, vous pouvez simplement copier-coller ceci, vous assurer de le lire, vous assurer qu'il est correct, puis vous pouvez le copier, le coller, peut-être changer les emojis ou ce que vous voulez faire, apporter les modifications nécessaires, puis le mettre dans votre puissant, vous pouvez le mettre dans votre diapositive PowerPoint, excusez-moi, diapositive PowerPoint excusez-moi, Maintenant, vous pouvez voir les résultats. Ils sont propres et ce sont des puces scannables, non ? C'est donc le but de cette démo, c'est que les formats sont importants. Les balles aident les investisseurs à planifier. Les e-mails ont besoin de phrases complètes. Ainsi, vous pouvez voir que Deep Seek peut s'adapter à nos besoins. Pendant que nous sommes ici, je voulais partager quelques étapes de dépannage au cas où vous le rencontreriez. De toute évidence, nous ne l'avons pas rencontré ici. Mais disons, par exemple, que vous avez un problème lorsque le résultat est trop long, il ne respecte donc pas vraiment le nombre de 200 mots ici. Donc, ce que vous pouvez faire, c'est avoir une invite de suivi et vous pouvez lui demander, par exemple, de limiter les réponses à moins de 200 mots. C'est donc une chose que vous pouvez, encore une fois, essayer comme invite de suivi, puis elle devrait prendre effet. Et puis l'autre point, c' est si vous remarquez que le ton n'est pas celui que vous lui avez demandé. Ainsi, par exemple, s'il ne s'agit pas d'un ton professionnel, s'il ne ressemble pas un ton professionnel ou d'un ton engageant pour un e-mail destiné aux investisseurs, ne s'agit pas d'un ton engageant pour un e-mail destiné aux investisseurs, si vous avez l' impression que le ton n'est pas bon, vous pouvez simplement, encore une fois, recevoir une invite de suivi vous disant utiliser le ton suivant. Ainsi, par exemple, utilisez un ton décontracté un ton décontracté, amical ou professionnel. Et vous pouvez l'utiliser comme invite de suivi pour vous aider à réécrire cet e-mail selon le ton que vous avez spécifié à Deep Seek Gardez cet aide-mémoire à portée de main. Bientôt, les instructions de bricolage vous sembleront une seconde nature, et vous vous demanderez comment vous avez pu travailler sans elles La pratique rend permanent. Essayez l'exercice de planification des repas, partagez vos résultats et préparez-vous à au niveau supérieur avec des stratégies avancées la prochaine fois. 5. Invites efficaces: Bienvenue dans l'art de l'incitation. Dans cette conférence, vous apprendrez à élaborer des instructions claires et exploitables qui vous permettront d'obtenir les résultats dont vous avez besoin, que vous écriviez des e-mails, analysiez des données ou réfléchissiez Considérez DeepSeek comme un nouveau membre de l'équipe. Vous ne diriez pas de faire quelque chose lié au marketing. Vous diriez de rédiger un blog de 300 mots sur les tendances de l'IA pour les petites entreprises. La clarté est essentielle. Star transforme le chaos en clarté. Par exemple, en tant que coach de fitness, quelle est la situation, créez un plan de repas de sept jours, ce qui est la tâche avec les recettes végétariennes, qui est l'action visant à attirer des professionnels occupés, et c'est le résultat. Essayez cette formule. Voyez la différence. Les bonnes instructions indiquent à DeepSeek exactement ce dont vous avez besoin. Pas de conjectures, pas de perte de temps. Transformons une invitation hebdomadaire, comme la rédaction d'une publication sur les réseaux sociaux, en un outil puissant. Regardez attentivement, puis vous pourrez l'essayer vous-même. Bien, dans cette prochaine démo, nous allons transformer une vague idée en une invite ciblée et exploitable Et le seul outil dont vous avez besoin est votre compte DeepSeek et un navigateur. Il vous suffit donc de vous connecter, et l' interface Web de DeepSeek est tout ce dont vous avez besoin Maintenant, cette démo va vous apprendre à affiner les instructions de manière itérative et à ne pas vous affiner les instructions de manière itérative et attendre à la perfection immédiatement Et cela vous montre à quel point les petits jumeaux produisent des résultats de qualité professionnelle Maintenant, commençons par la première étape, et maintenant nous allons simplement écrire une vague invite. Nous allons donc publier ici un post sur les réseaux sociaux. Je vais donc coller l'invite suivante qui dit écrire un message sur les réseaux sociaux. Encore une fois, très vague, sans objectif, sans cible, ne dit même pas vraiment quelle plateforme de médias sociaux. Allons-y, lançons cette invite et voyons ce que DeepSeek propose Donc, ici, vous pouvez voir qu'il essaie de créer un modèle de publication polyvalent sur les réseaux sociaux. Voici donc des nouvelles passionnantes, des espaces réservés que vous pouvez quel que soit le jalon ou le succès, commenter ci-dessous, puis quelques idées de suggestions et quelques hashtags pour peut-être rendre la publication virale sur la plateforme Encore une fois, vous pouvez constater que les résultats sont génériques car les textes ciblés, tels que les réseaux sociaux, sont importants. Et encore une fois, il ne s'agit pas d'une invite grise. Donc, sans instructions, DeepSeek utilise par défaut des réponses génériques fades Alors allons-y et réglons ce problème. Maintenant, ce que je vais faire, c'est utiliser une invite révisée qui sera beaucoup plus ciblée et suivra la liste de contrôle des invites, n'est-ce pas Donc, ce que je vais faire, c'est coller cette invite qui dit : «   Vous êtes un coach en développement durable, rédigez un article sur LinkedIn pour les entrepreneurs sur la réduction des déchets de bureau ». Utilisez un ton motivant et incluez trois conseils pratiques. Comme vous pouvez le constater, cibler le sujet est clair, le public cible est clair. Les médias de la plateforme sociale sont clairs. C'est LinkedIn, donc la publication sera adaptée à LinkedIn. Et le sujet, encore une fois, est très clair en ce qui concerne la réduction des déchets de bureau. Et puis le ton est , en plus, très clair. Il dit : « Rendez-le motivant » et partagez également quelques conseils pratiques que vous pouvez utiliser dans votre publication sur LinkedIn Allons-y, exécutons-le et voyons ce que LinkedIn propose maintenant que nous avons amélioré notre invite. OK. Alors voilà. Réduisez le gaspillage, augmentez l'impact, trois changements simples pour des bureaux durables. Messagerie donc très puissante, super accroche. Cela attire beaucoup l'attention, puis vous avez obtenu vos trois points, Dingle utilise tout, passe au numérique, met en place des stations vertes, etc. Encore une fois, c'est une bien meilleure pose que vous pouvez utiliser comme idée, ou vous pouvez simplement récupérer une grande partie de ces éléments ou les copier-coller , car elle est conçue pour les liens, n'est-ce pas ? Vous pouvez donc voir que le résultat est centré sur le public. C'est une pose axée sur le public avec des conseils pratiques. Et le contexte que nous avons fourni dans notre invite révisée indique à DeepSeek qui vous êtes, qui vous ciblez et quelles mesures prendre Maintenant, allons-y et révisons à nouveau. Et cette fois, nous allons transformer cela en points et ajouter un appel à action pour qu'ils téléchargent un guide gratuit. Je vais donc utiliser l'invite suivante pour y parvenir. Je vais donc donner à DeepSeek l'instruction suivante : transformez les conseils en puces et ajoutez un appel à l'action pour télécharger un guide gratuit Alors maintenant, vous les guidez vers un guide de téléchargement, n'est-ce pas ? Vous guidez les utilisateurs ou la personne qui consulte le message en leur lançant un appel à l'action puis en leur demandant de télécharger un guide gratuit, ce qui, encore une fois, pourrait mener à d'autres prospects. Allons-y, lançons cette invite et voyons comment DeepSeek va corriger cela Alors voilà. Il s'agit de le réécrire et de l'utiliser en quelque sorte, je suppose que la chose la plus importante à laquelle il faut prêter attention est l' appel à l'action Il est donc dit de télécharger mon guide gratuit de réduction de l'espace en cinq étapes Et puis voici où se trouve l' espace réservé pour que vous puissiez placer votre lien de téléchargement vers votre guide gratuit, vous pouvez le placer là et ils peuvent cliquer dessus puis partir de là Vous pouvez donc voir le résultat, il est scannable et lisible, très convivial et c'est un post engageant Il s'agit d'une publication engageante avec un appel à l'action clair, également connu sous le nom de CTA L'important à retenir de cette démo est donc que le format est important, que puces rendent vos publications schématiques et appels à l'action stimulent l'action Maintenant, voici quelques conseils que j'ai pour vous : vous pensez que le résultat est trop formel, vous pouvez simplement utiliser une invite de suivi qui dit d'utiliser un ton décontracté et amical, ce qui est bon pour les plateformes de médias sociaux. Un autre problème est que s'il vous manque des exemples et que vous souhaitez en ajouter un, étant donné que le sujet abordé ici est la durabilité, vous pouvez continuer et utiliser une invite de suivi pour ajouter un exemple. Ainsi, par exemple, vous pourriez dire d' inclure un exemple concret sur le recyclage du papier. Hein ? Encore une fois, c'est juste quelque chose à noter au cas où vous verriez les résultats de vos instructions et que vous auriez l' impression que cela manque Vous pouvez toujours ajouter des exemples liés à votre sujet à l'aide d'une invite de suivi. Voici une liste de contrôle rapide. Gardez cette liste de contrôle à portée de main. Bientôt, vous élaborerez des instructions comme un professionnel sans même y penser La pratique fait avancer les choses. Essayez l'exercice, partagez vos meilleures suggestions avec vos amis ou collègues et préparez-vous à vous lancer dans la création de contenu 6. Création de blog: Dans cette conférence, vous allez voir comment transformer une idée approximative en un article de blog prêt à être publié en moins de temps qu'il ne faut pour préparer un blog prêt à être publié en café. Aucune expérience de rédaction n' est requise. Que vous soyez un blogueur solo ou indépendant ou que vous fassiez partie d'une équipe, blogging renforce l'autorité, mais en partant d'une page blanche, c'est là que DeepSeek brille Voyons comment. Oubliez les heures passées à écrire. Avec DeepSeek, vous êtes l' éditeur, pas le dactylographe. Nous allons commencer par une vague idée et peaufiner étape par étape pour en faire un article professionnel. Même la meilleure IA a besoin de conseils. Nous éviterons ces pièges et créerons du contenu qui trouvera un véritable écho auprès de votre public. Passons en revue un exemple où nous créons un article de blog prêt à être publié à l'aide de l'interface Web DeepSeek Et pour cela, vous n' avez besoin que d'outils, d'un navigateur Web, d'une connexion Internet et d'un compte DeepSeek, et il vous suffit d'être connecté via l'interface Web de DeepSeeks Maintenant, pour la première étape, commençons par un brainstorming sur le sujet Alors allez-y et cliquez sur Créer un nouveau chat. Et j'aimerais que vous utilisiez l'invite suivante. Donc, ce que je vais faire, c'est le copier-coller ici. Cela signifie que je gère une application de productivité pour les équipes distantes. Aidez-moi à réfléchir cinq sujets de blog sur la gestion du temps Encore une fois, il ne s'agit que d'un exemple à des fins de démonstration, mais vous pouvez le remplacer par ce qui est applicable dans vos contacts. Maintenant, allons-y, exécutons-le et voyons ce que DVC propose OK, maintenant nous pouvons voir les résultats. Cela nous donne exactement ce que nous avons demandé. Donc cinq sujets de blog. Et c'est une bonne chose. Cela nous donne un sujet, par exemple, le blocage du temps par rapport au traitement par lots de tâches, façon dont le travail asynchrone permet de gagner du temps, temps cachées liées au télétravail et le suivi du temps pour les équipes distantes, la productivité ou la microgestion Ce sont donc de bons sujets. Encore une fois, ils ne sont pas complets sur les articles de blog, mais ce ne sont que les sujets. Et vous pouvez voir que cela vous donne également quelques points où cela vous donne des idées, n'est-ce pas ? C'est vraiment puissant car vous pouvez utiliser l'IA pour l'idéation. Cela vous donne des idées sur ce dont vous pouvez parler, sur ce que vous pouvez aborder dans votre article de blog pour le rendre engageant et très intéressant pour votre public et vos lecteurs. Expliquez donc comment les télétravailleurs peuvent utiliser cette technique. Vous pouvez dire de comparer les deux méthodes et de fournir des exemples concrets, etc. Vous pouvez donc le lire vous-même en interrompant la vidéo, mais , bien sûr, n'hésitez pas à suivre les instructions ensemble. Mais encore une fois, c'est important parce que vous pouvez voir que cela vous donne des résultats et vous aide à concrétiser vos idées. Maintenant, celui-ci, c'est que vous pouvez continuer et choisir un sujet, n'est-ce pas ? Une fois, vous pouvez choisir un sujet. Si vous n'aimez pas ce qu'il y a ici, vous pouvez simplement d'une invite à une autre en disant : « Aucune de ces cinq ne m'intéresse, donnez-moi cinq autres, d'accord, et cela vous en générera cinq autres, différentes des cinq que j'ai mentionnées ici. Mais si vous faites comme ça, vous pouvez passer à l'étape suivante, qui est maintenant que vous avez votre sujet. Pourquoi est-ce important ? C'est parce que DeepSeek génère des idées auxquelles vous n'auriez peut-être pas pensé Parce que lorsque vous commencez à écrire, lorsque vous souhaitez créer un blog ou écrire un article de blog, vous avez probablement quelques idées à y réfléchir. Mais parfois, celles-ci peuvent être plus intéressantes ou certaines de ces idées auxquelles vous n'auriez peut-être pas pensé, n'est-ce pas ? C'est donc une chose, l'idéation. L'autre est que cela vous fera gagner du temps en évitant le brainstorming Hein ? C'est vraiment important. Supposons, par exemple, que l'une de ces idées était simplement de dire , vous savez, je veux dire, que ce n'est pas le cas pour le moment, mais disons, par exemple, que numéro un était de bloquer cinq fois le piratage pour les équipes distribuées, d'accord ? Quoi qu'il en soit, vous pouvez faire exactement la même chose avec les autres que vous voyez sur mon écran ou avec les cinq que vous sur votre écran, car nous allons obtenir des résultats différents Certains d'entre eux se chevauchent peut-être, mais l'IA donne généralement des résultats différents, mais certains d'entre eux seront similaires. Supposons donc que l'un d' entre eux soit le piratage à cinq reprises pour les équipes distribuées Donc, ce que je vais faire, c'est utiliser une invite différente pour générer le bloc. Nous avons donc franchi la première étape, celle de l'idéation et du brainstorming Nous avons obtenu de l'aide de DeepSeek. Nous allons maintenant générer le brouillon de notre article. Je vais donc utiliser l'exemple que j'ai mentionné, et je vais le dire via l'invite suivante, ou à DeepSeek pour créer ce billet de blog pour moi Rédigez donc un blog de 1 200 forums intitulé Five Time Blocking hacks for distributed teams Voici donc le public que je suis en train de définir. Voici le ton, et voici l'inclusion, qui indique les mots clés SCO, qui indique les mots clés SCO, afin que les moteurs de recherche optimisent les sous-titres et constituent un appel à Encore une fois, je vous donne des instructions très spécifiques pour mon article de blog afin que je puisse peut-être diriger mes lecteurs vers une autre page ou un autre produit à la fin. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que DeepSeek propose Encore une fois, vous n'êtes pas obligé d'utiliser celui-ci. Vous pouvez utiliser tous ceux que vous voyez ici. Et maintenant, DeepSeek commence à générer et à écrire le bloc pour vous à partir de zéro Encore une fois, cela vous fait gagner beaucoup de temps. Vous n'avez rien à faire de ce type de saisie. Tu n'as pas besoin de penser à tout ça. En fait, il fait tout cela pour toi. Et vous pouvez voir que c'est très bien parce qu' il est divisé en sections. Encore une fois, faites attention aux espaces réservés, car c'est ce que vous devez remplir avec vos propres informations, comme par exemple votre nom ou tout autre espace réservé, regardez le contexte Voici donc le titre. Voici l'introduction. Pourquoi le blocage du temps est important. Et voici, en gros, les cinq conseils que nous avons demandés. Voici donc celui-ci. Voici le numéro deux. Voici le numéro trois. Voici le numéro quatre. Encore une fois, cela vous donne quelques exemples de calendrier, n'est-ce pas ? Et puis voici le numéro cinq. C'est donc un peu comme le billet de blog, puis voici une section bonus, puis les dernières réflexions. Et ici, appelez à l'action, choisissez une astuce à tester cette semaine, puis ici, vous trouverez quelques idées, comme essayer notre stratégie en matière d'applications ou de livres. Vous pouvez insérer un lien vers votre livre qui pourrait se sur un autre site de commerce électronique, comme Amazon, par exemple, et obtenir des prospects ici, à partir de votre article de blog. Vous pouvez donc voir qu'il s'agit d' un brouillon complet avec l'introduction, les cinq hacks et la conclusion, les dernières réflexions Voilà donc la conclusion. Ensuite, vous pouvez également voir les mots clés SEO ici : blocage du temps pour les équipes distantes, idéal pour les hacks de productivité, planification du travail asynchrone C'est vraiment important. Encore une fois, tout cela est optimisé pour les moteurs de recherche. Ainsi, lorsque les internautes accèdent à des moteurs de recherche tels que Google, ils peuvent réellement rechercher ces éléments. Je vais prioriser votre blog en fonction des résultats et la recherche s'il est optimisé pour les moteurs de recherche et qu'il donnera une meilleure note à votre page. Maintenant, vous pouvez continuer, l' affiner et le peaufiner. Vous pouvez utiliser une invite, par exemple, rendre le ton plus décontracté et ajouter des emojis aux sous-titres Vous pouvez raccourcir cette section afin d'utiliser une invite qui indique condenser le hack numéro trois en trois points, n'est-ce pas ? Donc, peu importe ce que vous voyez, si vous trouvez que l'un d'entre eux est vraiment long, vous pouvez simplement cibler ce chiffre précis. Vous pouvez donc dire, prenez le numéro trois et condensez-le en trois points, par exemple, n'est-ce pas ? Ensuite, vous pouvez ajouter, encore une fois, dans ce cas, nous l'avons fait, mais nous pouvons dire quelque chose comme terminer par un appel à l'action pour télécharger notre modèle gratuit de blocage du temps, et ensuite vous le ferez. C'est donc formidable car il est important de comprendre que l' itération est importante Ne pensez pas que tout sera parfait du premier coup. Vous devez lui donner des instructions de suivi. Il est très important de comprendre les premières ébauches. premières ébauches sont rarement parfaites. Presque jamais. Ils sont parfaits. De petites modifications personnalisent donc le contenu. Encore une fois, c'est pourquoi j'ai mentionné que les trois instructions ici une fois que nous avons terminé ou une fois DeepSeek a fini de nous envoyer les articles de blog, encore une fois, vous pouvez ajuster le ton en disant : «  Rendez le ton plus décontracté » et ajoutez des emojis Vous pouvez condenser le hack en X points. Vous pouvez terminer par un appel à l'action pour télécharger notre modèle gratuit de blocage du temps. Ce sont toutes des instructions de suivi que vous pouvez saisir, ainsi que, bien sûr, tout ce que vous pouvez proposer pour votre cas d'utilisation Euh, et cela les ajoutera et affinera brouillon original du billet de blog. Maintenant, il convient de noter que, encore une fois, si vous avez l'impression que le blog semble générique, vous pouvez ajouter, vous pouvez avoir une invite de suivi où vous dites inclure des exemples réels provenant, vous savez, de startups technologiques. C'est un exemple. Si vous pensez que les résultats sont vraiment techniques, pour votre public, encore une fois, en fonction du public cible ce blog et de vos abonnés et que vous trouvez que c'est trop technique, par exemple, vous pouvez dire des choses comme, vous pouvez utiliser une invite de suivi qui dit, expliquer des termes tels que le blocage du temps dans un langage simple, et ça va Fais-le pour toi. DeepSeek va faire en sorte que cela se produise pour vous. Vous venez d'automatiser la partie la plus difficile du blogging. Concentrez-vous maintenant sur la diffusion de votre contenu. DeepSeek s'est occupé du gros du travail. Il est maintenant temps de faire une expérience. Créez un blog de 500 mots intitulé Les meilleurs outils d' intelligence artificielle pour le secteur qui vous intéresse. 7. Débogage: Dans cette conférence, vous découvrirez comment DeepSeek agit en tant que mentor de codage, expliquant les erreurs, corrigeant les bogues et suggérant même des optimisations Aucune expertise en programmation n'est requise. Même les développeurs chevronnés commettent des erreurs. DeepSeek ne se contente pas de corriger votre code, il vous apprend à éviter des erreurs similaires à l' avenir. Voyons comment. Vous n'êtes pas seul si votre code génère des erreurs. Prenons un script Python bogué et regardons DeepSeek le diagnostiquer et le corriger étape par étape Nous allons commencer par un script qui devrait calculer la taxe de vente mais qui se bloque À la fin, vous saurez exactement comment résoudre les problèmes liés à votre propre code Dans cette démo, nous allons déboguer un script Python très simple, et l'objectif est d'utiliser DeepSeek pour corriger un script bogué et comprendre J'ai donc créé un script Python très simple qui a délibérément inclus un défaut, qui empêche le code de s'exécuter et génère une erreur Et nous voulons savoir comment utiliser DeepSeek pour analyser le code et trouver une solution afin de réparer notre code défectueux Pour cela, en termes d' outils et d'environnements, vous n'avez besoin que de l'interface Web DeepSeek, mais si vous voulez suivre, et si cela ne vous dérange pas d'être un peu technique, hésitez pas à installer le code Visual Studio et Python, ce que nous avons abordé dans l'une des conférences précédentes du cours Donc voilà, j'ai créé un code cassé dessein juste pour vous montrer qu'il ne fonctionne pas en Python Donc, la première chose que nous voulons faire, c'est d'ailleurs n'hésitez pas à mettre la vidéo en pause et à suivre. Mais si c'est trop compliqué, vous pouvez simplement sauter cette conférence ou vous pouvez simplement suivre l'interface Web de DeepSeek lorsque nous vous demanderons une solution Donc, ce que j'ai fait ici, c'est que j'ai créé un dossier sur ma machine Windows, et ce que vous pouvez faire, c'est simplement cliquer avec le bouton droit de la souris et ouvrir dans le terminal. Et ici, vous pouvez simplement taper un point d'espace de code , puis appuyer sur Entrée pour ouvrir code Visual Studio dans le répertoire de travail actuel. Et la première chose que nous voulons faire est de créer un nouveau fichier Python, donc je vais passer à un nouveau fichier. L'extension est installée ici, elle détecte donc déjà certains de ces préréglages pour moi. Je vais sélectionner le fichier Python. Je vais cliquer sur Enregistrer d'abord, et appelons-le simplement salesnderscore text point pi Et sauvegardez notre fichier. Et ce que je vais faire, c'est copier-coller le code cassé ici. s'agit donc simplement d'une fonction censée calculer la taxe de vente, et nous allons imprimer les résultats à l'écran. Maintenant, une chose que nous voulons faire est de continuer et d'exécuter ce code ici. Je vais donc enregistrer et ici en bas, j'ai la fenêtre du terminal, mais si vous ne l' avez pas déjà, vous pouvez l'afficher de cette façon. Supposons que je ferme cela, au cas où vous ne l' auriez pas en bas, vous pouvez accéder au menu du terminal, cliquer sur Nouveau terminal, puis vous y aurez accès. Et une fois que vous avez fait cela, il y reste jusqu'à ce que vous quittiez à nouveau le terminal. Alors allons-y et essayons d'exécuter ce code, et vous pouvez déjà voir que, comme j'ai l'extension, elle me le montre déjà en rouge. Il détecte donc déjà automatiquement une sorte d'erreur, mais disons que ce n'était pas le cas et que nous voulons continuer à compiler et exécuter le code ici. Donc, la façon dont nous le faisons est dans le terminal, nous allons taper en Python. Et encore une fois, vous n'avez pas à tout taper. Vous pouvez simplement taper Python, puis le tabuler, puis cela détecte le binaire Python , puis espacer le nom du fichier, qui est sales. Encore une fois, vous pouvez taper le nom complet du fichier ou vous pouvez simplement cliquer sur l'onglet et il le complète automatiquement pour vous. Python espace donc le nom du fichier, puis clique et appuie sur Entrée. Et vous pouvez voir que le compilateur génère une erreur et dans ce cas, l' erreur est très utile car elle indique que ce crochet n'était pas fermé Donc, si nous en avons ouvert un pour la fonction d'impression, nous ne le fermons tout simplement jamais. Et c'est pour cela que le code ne peut pas s'exécuter. Dans ce cas, le problème avec ce code, c' est qu' il manque les parenthèses fermantes dans la définition de la fonction, et DeepSeek pourra le détecter instantanément Allons-y et demandons de l'aide à DeepSeek. Dans ce scénario, encore une fois, parce que nous avons un bon IDE et parce que nous avons l'extension Python, l'erreur est assez claire. Vous n'avez donc pas vraiment besoin d' utiliser DeepSeek pour un problème aussi simple car il vous indique clairement de quoi il s'agit Et si vous le mettez entre crochets, puis que vous enregistrez et réexécutez le code, cela fonctionne. Mais imaginez que vous utilisez un identifiant différent ou que vous ayez simplement affaire à un code plus complexe. Ceci n'est qu'un exemple pour les besoins de cette démo. Mais disons que dans la vraie vie, vous avez affaire à un code beaucoup plus compliqué et l'erreur est tout simplement trop compliquée à comprendre Il s'agit simplement lignes et de lignes de traces de pile et de code que vous devez en quelque sorte parcourir afin de comprendre et d'identifier la cause première du problème. Et c'est là que nous voulons utiliser DeepSeek pour les instances que nous voulons utiliser DeepSeek pour les Donc, ce que nous allons faire, c'est aller de l'avant, créer l'interface Web, et laissez-moi simplement en parler. Allons-y. Tout d'abord, nous voulons insérer notre message. Notre invite va vous dire d' expliquer pourquoi ce code Python échoue et de le corriger. Ensuite, j'ai un espace réservé, donc je vais copier mon code cassé ici Je vais juste le supprimer , puis coller le code cassé. Encore une fois, ne vous inquiétez pas trop du formatage, indentation, des commentaires, de l'absence de commentaires, etc. DeepSeek est assez intelligent pour pouvoir comprendre cela. Alors allez-y, copiez-collez l'invite suivante, puis demandons à DeepSeek d' analyser le code cassé et voir s'il peut identifier le problème OK, allons-y. Donc, ici, DeepSeek a identifié certains problèmes potentiels Cela commence donc à indiquer que le code Python que vous avez fourni est en fait correct et devrait fonctionner comme prévu. Cela peut donc nous aider avec certaines étapes de dépannage que nous pouvons potentiellement explorer pour voir si cela nous aidera à corriger le s. agit donc d'une version ou d'un environnement de Python incorrect. Donc, dans ce cas, nous ne le sommes pas, ce n'est pas notre problème car je sais que mon environnement Python et mon installation se sont bien déroulés. Je l'ai ajouté au chemin et j'ai exécuté du code Python, donc c'est bon. Des erreurs d'indentation, c'est possible. Mais ici, encore une fois, il est dit que cela pourrait être foiré. Ainsi, par exemple, l'instruction return n' est pas correctement alignée, et la dernière chose est une faute de frappe ou l'absence de parenthèses Donc, ici, c'est en fait l'un des problèmes, et c'est en effet la cause première du problème de l'échec de notre code. Il indique donc que si vous avez oublié une parenthèse ou si vous avez fait une faute de frappe lors de l'exécution du code, cela peut échouer Ainsi, par exemple, c'est ici que se trouve le code, donc l'instruction d'impression à la toute fin. Il s'agit en fait de le mettre avec des parenthèses manquantes Il manque donc cette parenthèse à la fin de notre code original, juste ici, il manque les parenthèses que nous ouvrons ici sur la ligne d'impression Et il dit que cela provoquerait une syntaxe er. Maintenant, code fixe. Il pense toujours que ce n'est pas 100 %. C'est pourquoi l'IA, vous devez tout vérifier parce que le code n'est pas correct, mais elle pense que c'est correct, mais elle nous a quand même donné la solution, non ? Cela nous a quand même donné une réponse. Et n'oubliez pas que ces modèles s' amélioreront également avec le temps. Donc, dans un mois, il se peut que la solution initiale ne soit même pas correcte. Ils forment donc constamment les organisations et les entreprises qui créent et publient ces modèles les forment constamment avec les nouvelles données des utilisateurs, afin qu'ils deviennent plus intelligents au fil du temps. Maintenant, cela a été corrigé ici, et il est dit : Voici le même code avec formatage approprié et un cas de test plus explicite. C'est amusant, car cela a même créé un cas de test, mais ne nous concentrons pas là-dessus. Pour l'instant, concentrons-nous uniquement sur ce point. Donc, vous pouvez voir qu'ici, cela est mis entre parenthèses pour nous, et il est dit que le résultat attendu devrait être de 108 Alors allons-y, allons-y, copions-le, puis nous allons revenir dans notre code Visual Studio, collons-le. OK. Vous pouvez donc voir que maintenant il a automatiquement ajouté cette dernière parenthèse, qui est le crochet de fermeture de cette première devant la fonction d'impression Alors allons-y et sauvegardons ça. Passons au terminal , puis vous pouvez simplement exécuter la dernière commande en appuyant sur l'archie vers le haut, puis en appuyant sur Entrée, et vous pouvez voir que maintenant le code fonctionne et qu'il nous affiche le résultat, qui est un sur huit. Vous pouvez même voir que DeepSeek l' a mentionné dans le commentaire ici C'est donc maintenant la bonne réponse, et voici comment vous pouvez utiliser DeepSeek pour aider à identifier le syntaxeur et il vous fournit le Vous pouvez même écrire un test, utiliser DeepSeek pour écrire un test pour des codes comme celui-ci OK, maintenant allons-y et essayons une autre erreur. La démo précédente incluait donc un syntaxeur. Essayons de faire une erreur logique. Donc, pour cela, je vais donner un exemple un peu différent. Allons-y donc à nouveau dans le code Visual Studio. Créons un nouveau fichier Python ici, puis je vais le coller , laissez-moi d'abord l' enregistrer. Je vais donc ajouter, disons, des nombres pairs, Pi, allons-y, enregistrons ceci, puis collons le code suivant. Donc, ici, c' est notre fonction. C'est donc ce que nous voulons que vous essayiez Ce que nous essayons d' accomplir avec ce code, c'est de faire la somme des numéros d'événements. Alors allons-y et sauvegardons ça. Allons dans le terminal. Et nettoyons les choses. Je vais donc mettre CLS, qui est un écran clair dans l' invite de commande ou le terminal Windows Et allons-y et exécutons ce fichier. Donc, de l'espace Python, des nombres pairs. Allons-y et exécutons-le. Et vous pouvez voir qu' il est dit que nous ne le pouvons pas. Le compilateur génère une erreur qui, selon lui, ne peut pas être attribuée à l'expression ici. Peut-être que vous vouliez dire double égal au lieu d'égal simple. Donc égalité contre assignation. Cela nous donne donc quelques erreurs, mais encore une fois, nous n'essayons pas de l'utiliser pour identifier la cause première des problèmes. Nous essayons d'utiliser DeepSeek. Revenons donc DeepSeek et demandons de l' aide à ce sujet en particulier OK. Alors maintenant, allons-y. Je vais juste créer une nouvelle discussion ici et je vais créer le message suivant qui dit Ce code doit additionner des nombres pairs, mais il plante, corrigez-le et expliquez-le Ensuite, je vais insérer une nouvelle ligne, et je vais coller le code que nous venons de voir ensemble. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que DVC propose en termes d'étapes de dépannage OK, voilà. DeepSeek a donc pu identifier le problème et attendons qu'il soit résolu. OK. Le code se bloque donc car il existe un syntaxeur si la condition if est un syntaxeur si la condition if Donc, toutes mes excuses, c'est également un syntaxeur qui n'est pas logique. La logique en la matière est celle des opérateurs ici, mais l'opérateur de comparaison d'égalité en Python n'est pas égal. Est en fait double égal et non égal. L'unique égal est l'opérateur d'assignation, qui n'est pas valide dans ce contexte. Ainsi, l'affectation est utilisée pour attribuer des valeurs à des variables, par exemple, et l'égalité est utilisée pour vérifier si quelque chose est égal à autre chose. Il a donc été en mesure de l'identifier. C'est une brève explication de haut niveau, n'est-ce pas ? Et puis en voici un peu plus en profondeur. Il indique donc l'explication du correctif. C'est donc vraiment bien parce que cela vous aide à apprendre. Il ne vous donne pas simplement le résultat ou la réponse, la bonne réponse. Cela vous aide également à en tirer des leçons. Donc, l'erreur d'origine a corrigé la condition, puis le résultat, puis quelques notes supplémentaires ici. OK. Alors maintenant, vous pouvez voir qu'il a corrigé le code. Donc, dans le premier, nous avons dit que si aucun pourcentage deux est égal à zéro, vous pouvez voir si aucun pourcentage égal à zéro. Il s'agit donc du fixe changé égal à égal. Il a donc même laissé un commentaire ici disant exactement quelle ligne il avait changé et quel était le changement. Alors maintenant, copions ce code, retournons dans Visual Studio. Débarrassons-nous de tout cela, puis collons le nouveau code, enregistrons-le, puis exécutons-le à nouveau. Et voilà. Vous pouvez voir que l'exécution a été réussie et que le résultat de la somme de tous les nombres pairs, dans ce cas, était de six Vous pouvez donc voir que cela a été très utile pour identifier le problème entre l'opérateur d'affectation et l' opérateur de contrôle d'égalité. Et DeepSeek a été en mesure expliquer le correctif dans un langage simple, et il vous a même donné quelques conseils de dépannage en termes de, vous savez, les étapes à suivre et les points à surveiller Et, bien sûr, cela ne se limite pas à Python. Vous pouvez vraiment utiliser n'importe quel langage comme C plus, C Sharp, JavaScript, tout ce que vous voulez, vous pouvez utiliser DeepSeek pour vous aider à déboguer votre Vous venez d'automatiser la partie la plus frustrante du codage. Maintenant, concentrez-vous sur la création de projets intéressants. DeepSeek vous soutient quand les choses se gâtent. Maintenant, c'est à vous de faire des expériences. Ce que j'aimerais que vous fassiez, c'est que vous débuggiez ce code, que vous réfléchissiez à vos découvertes et que vous le partagiez avec vos amis ou collègues 8. Recherche et résumé: Dans cette conférence, vous découvrirez comment DeepSeek peut analyser de longs documents, extraire des points clés et fournir des résumés concis, vous évitant ainsi des heures de Parfait pour les étudiants, les chercheurs et les professionnels. Imaginez condenser un rapport de 50 pages en cinq points sans perdre le message principal C'est le pouvoir de DeepSeek. Mettons-le en pratique. Que vous rédigiez un article ou que vous prépariez une réunion, DeepSeek agit en tant qu'assistant de recherche, mettant en évidence ce qui compte vraiment Nous allons prendre un article dense et le transformer en un résumé à grignoter. Surveillez attentivement. Vous verrez que vous utiliserez cette technique au quotidien. Dans cette démo, nous allons utiliser DeepSeek pour résumer un article de recherche L'objectif ici est de condenser un long article en un résumé structuré avec les principaux points à retenir Et pour cela, vous avez juste besoin de l'interface Web DeepSeek. Et, bien sûr, un article de votre choix ou juste un exemple de texte que vous pouvez utiliser vous-même si vous le souhaitez Je vais en utiliser un ici. Et ce que nous allons faire , c'est d'abord me permettre de partager ceci avec vous Je l'ai créé pour les besoins de cette démo. Nous avons donc ici un article sur le changement climatique. Et vous pouvez voir que c'est assez long. Cela fait environ trois pages. Et si vous regardez le nombre de mots, cela fait environ 732 mots. OK. C'est donc assez long. Et disons quelqu'un qui est très occupé et qui a très peu de temps. Ils n'ont pas le temps de tout lire. Imaginons qu'il s'agisse d'un article de 50 pages. Cela n'a pas vraiment d'importance. Le fait est que vous devez connaître les éléments importants de ce qui se passe. Donc, ce que vous pouvez faire, c'est obtenir de l'aide de DeepSeek pour y parvenir Chaque fois que vous manquez de temps, ou si ce n'est tout simplement pas , vous ne tirez aucun profit de la lecture complète et vous voulez simplement passer aux principaux points à retenir Nous pouvons donc utiliser l'invite suivante dans DeepSeek qui dit simplement de résumer cet article en trois points, résumer cet article en trois points, inclure des statistiques et des solutions clés Encore une fois, cette invite est très pratique et très ciblée car elle donne à DeepSeek instructions précises sur le nombre puces et sur ce qu'il faut inclure Bien entendu, vous pouvez la modifier en fonction de vos besoins en fonction circonstances ou des cas d'utilisation Par exemple, si vous vouliez, vous pourriez dire, me donner trois points, et le point 0.1 devrait parler du problème, le second, de l'impact, le troisième, de la solution. Vous pouvez donc même le définir, l' approfondir et le rendre plus précis si vous le souhaitez Ou vous pouvez le maintenir à un niveau plus élevé et laisser DeepSeek déterminer comment il va le décomposer pour vous Alors allons-y et je vais maintenant ajouter une nouvelle ligne, vous n'avez pas à le faire à nouveau, DeepSeek est capable d'interpréter ces choses pour vous La nouvelle ligne, le nouvel espace, la virgule, des trucs comme ça, pas de souci Je vais copier-coller l'intégralité de cet article. Nous allons retourner dans DeepSeek et je vais juste le coller Alors maintenant, appuyons sur Entrée et laissons DeepSeek faire son travail pour voir s'il peut le résumer, analyser l'article, le résumer en trois points selon nos instructions OK, donc DeepSeek a fini rassembler les résultats, et comme vous pouvez le voir, il les a divisés en trois points selon la demande Vous avez le premier, un grave risque de sécheresse, le second ici, puis le dernier ici. Et vous pouvez voir qu'il contient également quelques sous-points avec plus de détails et quelques statistiques, qui est exactement ce que nous avons demandé dans notre message, ce qui est excellent. Et ce format est idéal pour une présentation, car vous pouvez simplement les copier-coller dans une présentation ou un PowerPoint si vous faites une présentation à votre équipe un groupe ou à votre public, quel qu'il soit Vous pouvez voir que maintenant il a pris cet article de trois pages, il l'a décomposé et résumé. Et il inclut des détails clés, et il les a rendus en gras en termes de police. Vous pouvez donc voir que les chiffres ici sont en gras, ce qui est une bonne chose car ils ressortent lorsque vous numérisez. C'est donc formidable car, bien sûr, c'est plus court qu'avant. Je l'ai divisé en trois grandes catégories ou points. Il comprend des informations détaillées pour chacun. Et la raison pour laquelle cela fonctionne est que les points à puces rendent le résumé lisible et facile à lire Et bien entendu, les clés et les sources sont conservées dans le résumé Alors maintenant, allons encore plus loin et affinons cela pour un besoin spécifique. Donc, dans ce cas, supposons que nous voulions créer un paragraphe de 100 mots pour notre public professionnel, n'est-ce pas ? Allons-y et utilisons l'invite suivante qui dit convertissez ce résumé en paragraphe de 100 mots pour un public professionnel, concentrez-vous sur les opportunités d'investissement. Très important, non ? Nous sommes en train de transformer notre public en entreprises. Et le thème ici est celui de l'investissement. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que DeepSeek propose Et voilà. DeepSeek a donc pu rédiger ce résumé de 100 mots pour un public professionnel, et il met en évidence la catégorie d'investissement que nous avons effectivement incluse dans notre message, ce qui est excellent Et encore une fois, cela cible davantage un public spécifique, dans ce cas, un public professionnel. Donc, le seul point à retenir cette démo est que l'itération est Et la raison pour laquelle l'itération est importante, c'est parce qu'elle adapte le contenu à votre public Ainsi, par exemple, les investisseurs contre les étudiants. Il ajoute également des informations exploitables au résumé, par exemple des exemples de retour sur investissement ou des exemples et des chiffres de retour sur investissement Maintenant, avant de terminer cette démo, je voulais juste partager quelques conseils de dépannage au cas où vous rencontreriez ce problème lors de l'utilisation de DeepSeek Supposons donc qu'il manque des points importants dans votre résumé. C'est ici que vous pouvez utiliser DeepSeek et une invite de suivi pour lui demander d'inclure, par exemple, dans ce contexte, données sur les pertes économiques dues à la sécheresse Vous voulez donc que ce soit très précis si vous remarquez qu'il manque les points importants C'est pourquoi il est très important de lire le résultat de DeepSeek et ce qu'il vous apporte en retour Après vos instructions, assurez-vous que ce n'est pas seulement en créant des choses que les choses ont du sens, n'est-ce pas ? Le résultat a du sens. Et c'est si vous remarquez qu' il manque certains des points importants qui auraient dû être là, vous pouvez y remédier via une invite de suivi. Encore une fois, par exemple, inclure des données sur les pertes économiques dues à la sécheresse. Un autre problème que vous pourriez rencontrer est que certains mots utilisés dans le résumé peuvent être trop techniques pour votre public. Encore une fois, vous pouvez utiliser une invite de suivi pour expliquer des termes tels que , puis insérer le mot trop technique dans un langage simple. Ensuite, DeepSeek pourra utiliser un mot différent pour expliquer cela afin de permettre à votre public de comprendre plus facilement la réponse de DeepSeek Avant de poursuivre, j' aimerais vous montrer une autre approche ou stratégie que vous pouvez utiliser pour que DeepSeek analyse les fichiers et en résume le contenu pour vous Dans l'exemple précédent, nous avons examiné ce très long article intitulé « 0N climate change », et lorsque j'ai demandé à DeepSeek, j'ai copié et collé l'intégralité du contenu Maintenant, nous pourrions obtenir les mêmes résultats en téléchargeant le fichier et non en le copiant Donc, c'est juste une autre façon d'accomplir la même chose. Ce que j'ai fait, c'est que j'ai en fait enregistré ce fichier sous forme document Word avec l'extension de fichier point X. Et ce que je vais faire , c' est le télécharger sur DeepSeek, et il y a deux façons de le faire Tout d'abord, vous pouvez cliquer ici, et vous pouvez voir que l'infobulle nous indique qu'il s'agit uniquement d'une extraction de texte. Vous pouvez donc télécharger des documents ou des images, et cela vous donne une limite de 50 fichiers maximum, dont taille peut être inférieure ou égale à cent mégaoctets. Donc, ce que nous allons faire, c'est soit utiliser ce bouton, soit simplement glisser-déposer les fichiers, et c'est ce que je vais faire. Je vais glisser-déposer ce fichier ici, et maintenant il est en cours de téléchargement, et le fichier est un long article de démonstration Maintenant, le téléchargement est terminé, et maintenant je vais utiliser la même invite qu'avant Je vais donc simplement vous dire de résumer cet article en trois points et d' inclure des statistiques et des solutions clés. Et c'est une autre façon de résumer essentiellement le même contenu, juste une viande différente Allons-y, exécutons-le et voyons ce que Deep C propose. Bien, DeepSeek a terminé le traitement du fichier Comme vous pouvez le constater, il a réussi à analyser le contenu du fichier et à suivre les instructions nous lui avons données et à résumer le matériel de recherche en trois points, et vous pouvez le voir décrit ici Je voulais vous montrer une autre façon d' accomplir la même chose lorsqu'il s'agit de faire en sorte que DeepSeek vous aide à analyser les fichiers et Vous venez d'automatiser la partie TDS de la recherche. Maintenant, passez votre temps à analyser les informations, et non à les rechercher. Très bien, j'aimerais que vous fassiez l'exercice suivant. Prenez n'importe quel article de presse que vous aimez ou que vous trouverez ensuite, et j'aimerais que vous utilisiez DeepSeek pour résumer ce nouvel article en trois points Ensuite, je veux que vous apportiez une amélioration à l'aide d'une invite de suivi. 9. Invitations COT: Bienvenue chez Advanced Prompt Engineering. Dans cette conférence, vous découvrirez comment la chaîne de pensée ou l'incitation COT oblige Deep Seek à raisonner étape par étape, ce qui permet d'obtenir une plus grande précision pour des tâches complexes telles que les mathématiques, logique et la prise de décision Plongeons-nous dans le vif du sujet. COT comme à demander à Deep Seek de réfléchir à haute voix Au lieu de deviner, il résout méthodiquement les problèmes, comme un étudiant qui montre son travail à un test de mathématiques Le COT n'est pas uniquement une question de précision. C'est un outil pédagogique. Que vous appreniez le calcul ou que vous résolviez des problèmes de code, fait de suivre les étapes vous permettra de développer vos propres compétences Utilisez le COT lorsque les réponses nécessitent un raisonnement, pas seulement un rappel. Pour les tâches simples, comme l' écrire aux pieds, ignorez-la. Mais pour tout ce qui est complexe, COT est votre allié. Un bon message COT est comme une recette. Des instructions précises donnent de meilleurs résultats. Voyons cela en action avec une démonstration dans le monde réel. Dans cette démo, nous allons passer en revue un exemple concret de résolution d' un casse-tête logique avec COT. Et l'objectif est d'utiliser le COT pour résoudre un casse-tête logique en plusieurs étapes et analyser le raisonnement. Passons donc en revue le problème. Le casse-tête, c'est qu'Alice a trois pommes. Bob lui en donne cinq de plus. Elle en utilise quatre pour faire une tarte. Combien de pommes reste-t-il à Alice ? Maintenant, si vous étudiez cela, vous verrez que la réponse est quatre. Mais si vous le donnez simplement à Deep Seek, il se peut qu'il ne vous donne aucune étape. Cela n'explique peut-être pas les choses et il se peut qu' il en crache simplement quatre Et c'est sans COT. Vous devez donc vous assurer qu'il fournit réellement une explication, car encore une fois, vous voulez tirer des leçons du COT, qui est une technique avancée d'ingénierie rapide. Ce que nous voulons faire, c'est lui faire décrire toutes les étapes afin de pouvoir la suivre , de l' analyser et de nous assurer que les résultats sont corrects. Et aussi, si Deepsk fait une erreur, ce qui est possible, vous serez en mesure de la détecter Donc, pour essayer de résoudre ce problème avec COT, nous allons avoir besoin d'une invite comme celle-ci. Il est donc dit de résoudre étape par étape, Colin. C'est donc très important, puis le problème. Alice a donc trois pommes, puis Dot, Bob lui en donne cinq de plus, et ensuite Dot, elle en utilise quatre pour une tarte. Combien en reste-t-il ? Voici donc comment vous pouvez utiliser les instructions COT. Allons-y, lançons cette invite et voyons ce que Deep C propose. D'accord, Deepsk est donc capable de le décomposer étape par étape afin comprendre l'énoncé du problème, et maintenant il vous propose des solutions étape par étape Donc, au début , elle en avait trois. Alors les pommes données par Bob sont cinq. Cela signifie donc que le total des pommes reçues de Bob est maintenant ajouté et explique exactement chaque étape. Le total des pommes est donc égal aux pommes d' Alice plus celles que Bob lui a données , soit trois plus cinq, huit. Puis des pommes utilisées pour la tarte. Ça fait quatre. reste donc des pommes après avoir préparé la tarte, total des pommes moins le nombre de pommes utilisées pour la tarte , soit huit moins quatre, puis la réponse finale est quatre. Au lieu de simplement donner la quatrième réponse finale, il s'agit d'expliquer les choses étape par étape. Bien, voyons maintenant comment utiliser le COT avancé pour le débogage Supposons donc que nous ayons un problème, et nous allons l' inclure dans notre bal de fin d'année pour obtenir de l'aide de DeepC, qui dit qu' un étudiant résout ce problème en disant que trois plus cinq font neuf, puis neuf moins quatre égale cinq Trouvez l'erreur. OK ? Allons-y , lançons cette invite et voyons ce que Deep C propose. OK, vous pouvez donc voir qu'il a pu détecter un problème, et dire que trois plus cinq font neuf n'est pas vraiment correct. Trois plus cinq font donc huit. Et c'est, encore une fois, que nous faisons référence à l'exemple précédent, n'est-ce pas ? Nous faisons référence à cette question. Imaginez que c'était une question et que certains étudiants l'ont résolue ainsi, mais maintenant nous essayons de faire en sorte que Deep Seek corrige ou trouve une erreur pour nous. Il est donc dit que trois plus cinq font en fait huit parce qu' Alice a trois pommes et en reçoit cinq de plus, elle en a donc maintenant huit. Et puis la première partie était incorrecte. Ensuite, il est dit que huit moins quatre font quatre, alors elle en utilise quatre pour faire une tarte, lui laisse quatre pommes. Et puis il comporte également une section pour identifier les erreurs. Il indique que le premier pas de l'étudiant est incorrect. Trois plus cinq ne font pas neuf. La somme correcte est huit. Donc, à cause de cette erreur initiale, le reste de la solution est également incorrect. Cela est parfaitement logique, et vous pouvez rechercher cette réponse en profondeur et lui demander d' identifier les problèmes dans la réponse fournie pour ce casse-tête. Pourquoi est-ce important ? C'est parce que le COT identifie les endroits où les erreurs se produisent, pas seulement la réponse finale. Maintenant, quelques étapes de dépannage. Supposons donc que vous rencontriez un problème où Deep Seek saute des étapes Ce que vous pouvez faire, c'est demander explicitement des étapes numérotées. Ainsi, par exemple, détaillez chaque étape en tant qu' étape 1, étape 2, etc. Une autre chose que vous remarquerez peut-être, c'est que si vous vous retrouvez trop dans les deux explications, vous pouvez simplement utiliser une invite de suivi ou l'ajouter à l'annexe, votre invite existante et dire «  maintenez les explications concises  », ce qui vous donnera une réponse plus brève. Vous venez de passer du statut de calculateur à celui de tuteur. Avec COT, Deep Seek ne se contente pas de répondre, il enseigne. Il est temps de faire une expérience rapide. Je veux que vous fassiez l'exercice suivant et que vous demandiez à Deep Seek de le résoudre. Si cinq machines créent cinq widgets en 5 minutes, combien de temps pour 100 machines ? Utilisez le COT, notez les étapes et réfléchissez aux résultats. 10. Apprentissage avec quelques prises de vue: Dans cette conférence, vous apprendrez à entraîner DeepSeek à l'aide d'exemples, en faire un assistant d'étude personnalisé qui formate les réponses exactement comme vous Aucun codage n'est requis. Pour peu d'apprentissage, c'est comme donner un modèle à DeepSeek. Montrez-lui comment vous voulez que les réponses soient structurées et il suivra votre exemple. Parfait pour les guides d'étude ou les rapports. Les humains apprennent par l' exemple. Il en va de même pour l'IA. Avec seulement quelques exemples, DeepSeek imite votre style, vous évitant ainsi des heures de peaufinage et de reformatage Nous transformerons un chapitre historique dense en outils d'étude de la taille d'une bouchée. Surveillez attentivement. Vous l'utiliserez pour les examens, les présentations ou la documentation d'intégration Dans cette démo, nous allons créer un assistant d'étude, et l'objectif ici est d' entraîner DeepSeek à générer des flashcards dans le format de votre choix à l'aide de trois exemples Et tout ce dont vous avez besoin pour cette démo, c'est juste le navigateur et la connexion Internet, votre compte DeepSeek et l'interface Web DeepSeek Et juste un contenu simple que vous pouvez créer vous-même très, très rapidement. Maintenant, la première étape est que nous voulons que vous définissiez votre format. Prenez donc le temps comprendre quel type de structure et de format vous recherchez et à quoi vous voulez que votre sortie ou vos résultats ressemblent en ce qui concerne les cartes mémoire ou la création des résultats finaux, qui sont l'ensemble de cartes mémoire. Par exemple, voici un format. Donc ce que je vais faire ici maintenant, ce n'est pas un bal de fin d'année pour le moment. Je suis juste en train de le copier-coller pour que vous puissiez le voir à l'écran ici Voici donc un format. J'ai reçu une question , puis j'ai obtenu une réponse. Donc Q, puis A. Encore une fois, j'ai un autre exemple. J'ai une question, j'ai obtenu une réponse, puis j'ai eu une question, puis j'ai obtenu une réponse. Donc, c'est vraiment ce que je fais ici, c'est définir mon format et la façon dont je veux entraîner DeepSeek Ainsi, lorsque je pose une question ou que je lui demande d'effectuer une tâche à ma place, il peut tirer des leçons de cet exemple et adapter les résultats au format que je souhaite. C'est donc la première étape. Vous souhaitez définir votre format en fournissant en rassemblant quelques exemples et la structure laquelle vous souhaitez que les résultats se trouvent. Ensuite, vous devez demander à DeepSeek d'utiliser ces exemples. Donc, ici, notre objectif est de créer des cartes flash. Nous avons donc besoin d'une invite pour demander à DeepSeek de le faire. Ensuite, nous avons réellement besoin du contenu, c' est-à-dire du texte, puis nous avons besoin d'exemples , comme nous venons de le voir. Voici donc un exemple, et c'est ce que je vais faire ici. Je vais copier-coller l'invite suivante ici, et bien sûr, vous pouvez la remplacer par n'importe quoi. Le premier mot est donc l'invite. Créez des flashcards à partir du texte ci-dessous en utilisant le même format que celui des exemples D'accord ? Nous disons donc ici qu'il s'agit d'un texte. Bien entendu, vous pouvez le remplacer par ce que vous voulez. Et voici les exemples. Et maintenant, vous pouvez ajouter vos exemples de la première étape, c'est ainsi que nous définissons le format. Je vais donc simplement copier-coller ce que j'avais initialement ici. Allons-y et remplaçons cela par les exemples que nous avions. D'accord ? Encore une fois, trois parties : l'invite, le contenu réel à partir duquel vous souhaitez créer des flashcards, puis les exemples, qui définissent votre format en fonction de ce à quoi vous souhaitez que le résultat ressemble Allons-y, lançons cette invite et voyons ce que DPC propose Oui, voilà. Et c'est exactement ce que DeepSeek a proposé, c'est ce à quoi nous nous attendions, ce qui est formidable Donc, trois flashcards suivant notre formatage et notre structure avec lesquels nous l'avons entraîné à l'aide des exemples ci-dessus. Voici donc la question. Il y en a trois au total. Nous avons donc obtenu le Q. Nous avons le A. Nous avons le Q, nous avons le A, nous avons le Q et le A. Donc c'est vraiment parfait. Et, bien sûr, vous pouvez apporter modifications supplémentaires pour affiner cela si vous le souhaitez, en fonction du résultat que vous recherchez. Et cela fonctionne parce que DeepSeek reproduit la structure de questions-réponses et le style concis de Maintenant, allons-y et utilisons une invite de suivi pour affiner en fonction de la complexité. Supposons que nous soyons satisfaits du résultat, mais que nous voulions maintenant ajouter une nouvelle section, intitulée « Pourquoi c'est important par rapport à ce que nous avons déjà ». Encore une fois, étant donné que deeps suit le contexte tout au long d'une même discussion, il sait déjà qu'il possède le contexte Nous devons donc redémarrer à nouveau, sauf si vous redémarrez une nouvelle discussion Donc, si nous continuons le chat dans le même chat, vous devriez être bon. Donc, ce que je vais faire, c'est que pour y parvenir, je vais utiliser l'invite suivante. Nous avons donc déjà nos trois cartes mémoire. Maintenant, je vais dire qu'avec une invite de suivi pour affiner cela, je vais dire dans mon invite, ajouter pourquoi c'est important entre guillemets, section à chaque flashcard, suivre ce format Encore une fois, je donne des exemples. Donc, le Q, le A, puis pourquoi c'est important, puis la couverture de l'impact. Et encore une fois, je donne un exemple pour l'aider à apprendre et à entraîner l'IA. Alors, qu'est-ce que l'invasion alliée de la Normandie et pourquoi c'est important, et voici le contenu réel. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que DeepC propose Voilà. Et maintenant, il a recommencé à créer les flashcards. Et comme vous pouvez le constater, Y Matters a été ajouté, ce qui met en évidence l'impact réel de leur contenu en particulier. Encore une fois, nous en avons obtenu trois, comme nous l'avions demandé. Nous avons obtenu le Q, le A et la section Y matters. Pareil pour le deuxième et pareil pour le troisième. Donc c'est génial. Et le seul point à retenir est que l'apprentissage par fusion évolue avec la complexité et que vous pouvez ajouter des couches telles dates et la signification Maintenant, avant de conclure, voici quelques conseils de dépannage au cas où vous les rencontreriez en dehors de ce cours pendant que vous essayez des choses ou lorsque vous utilisez DeepSeek L'une d'entre elles est, disons, que si les coordonnées du flash contiennent des détails supplémentaires que vous n'avez pas demandés, vous pouvez utiliser une invite de suivi pour dire, limitez les réponses à votre question à moins de 15 mots, ce qui devrait vous aider au cas où ce ne serait pas le cas , si vous voulez que les choses soient devrait vous aider au cas où ce ne serait pas le cas , si vous voulez que concises et brèves Un autre problème est que si vous remarquez encore, même après avoir fourni un exemple, si vous remarquez toujours des incohérences de mise en forme, fournissez un autre exemple pour renforcer la structure et mieux entraîner le Vous venez d'automatiser l'apprentissage personnalisé. Que vous soyez étudiant ou formateur, DeepSeek s'adapte à vos besoins, et non l'inverse Il est temps de faire un petit exercice. J'aimerais que vous créiez trois exemples de questions de quiz scientifiques et génériez cinq autres à l'aide de DeepSeek 11. Ventes: Dans cette conférence, vous allez transformer Deep Seek en un coach commercial qui simule des conversations difficiles avec les clients, idéal pour répéter des argumentaires, gérer les objections et affiner vos compétences de persuasion Le jeu de rôle n'est pas réservé aux acteurs. Avec Deep Seek, vous pouvez répéter des appels commerciaux, perfectionner votre argumentaire ou même imiter un acheteur sceptique dans votre navigateur Deep Seek peut imiter n'importe quel personnage, un directeur financier hésitant, un acheteur technique ou un fondateur de start-up soucieux de son budget Abordons une objection classique. Votre prix est trop élevé. Eh bien, jeu de rôle et négociation où l' acheteur résiste aux prix Regardez comment Deepsk s'adapte à vos réponses et apprenez à transformer un non en un oui Dans cette prochaine démo, nous jouerons un rôle dans le cadre d'une négociation de prix L'objectif est d' utiliser Deepsk pour simuler un acheteur remettant en question vos prix et affiner vos réfutations. Et le seul outil dont vous avez besoin pour cette démo, et si vous souhaitez suivre est l'interface Web de Deepsk Maintenant, configurons d'abord le jeu de rôle. Nous aimerions donc faire Deepsk agisse en tant qu'acheteur sceptique, et nous pourrons utiliser le message initial suivant Voici donc ce que je vais inscrire, c'est-à-dire agir en tant qu'acheteur sceptique pour un produit SAS Contestez mes prix avec des objections. Après chacune de mes réponses, et c'est très important, évaluez ma réponse sur une échelle de un à dix et suggérez une amélioration. Donc, si vous essayez d' apprendre, de perfectionner votre pitch et de vous entraîner et de vous améliorer ou de perfectionner votre entraînement de pitch, c'est vraiment la voie à suivre et vous pouvez utiliser Deeps pour vous y aider, ce qui vous permettra de devancer tout le monde Allons-y, lançons cette invite initiale et continuons à partir de là. Très bien, voilà. Donc ici, DeepC a généré la première objection Il est donc dit que vos prix sont trop élevés par rapport à ceux de vos concurrents. Et puis il est dit qu'après votre réponse, j'évaluerai votre réponse. C'est donc exactement ce que nous avons demandé de 1 à 10, puis il proposera des améliorations Et cela vous donne déjà quelques exemples de ce que serait une réponse faible, n'est-ce pas ? Eh bien, notre produit est haut de gamme et ainsi de suite. Voici un exemple de réponse forte. Je comprends que le prix est un facteur clé, même si nous ne sommes peut-être pas les moins chers, nous proposons X, Y et Z. Donc, il va répondre Mais regardons le point de départ. Ce ne sont là que quelques recommandations que Deepsk nous a fournies comme point de référence supplémentaire auquel nous pouvons nous référer en termes de ce qui est bon et de ce qui ne l'est pas Mais revenons à l'objection initiale. Donc, l'objection, en ce moment, que nous jouons un rôle, et Deepsk agit comme un acheteur sceptique, et imaginez que vous êtes dans une conversation en face à face, par téléphone ou par e-mail, et que la première objection est vos prix sont trop élevés par rapport à ceux d'autres concurrents OK, maintenant nous allons répondre. Encore une fois, la réponse dépend vraiment du contexte ou de votre cas d'utilisation , n'est-ce pas, en fonction du scénario de vente, de ce que vous essayez de vendre et de l' objection. Dans ce cas, nous allons juste aux fins de cette démonstration, nous allons donner suite à la réponse suivante. Encore une fois, le client s'est opposé à ce que vos prix soient trop élevés, et disons que nous allons apporter la réponse suivante à cette objection. Nous allons donc dire que notre outil inclut une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Donc, une assistance 24 heures sur 24, sept jours sur sept et des analyses avancées, ce qui fait défaut à un concurrent, n'est-ce pas ? Il s'agit donc d'une réponse, ou disons que c'est ainsi qu' avant de vous entraîner avec Deepik, voici ce que vous auriez répondu à Allons-y, exécutons-le et voyons maintenant comment Deepsek va analyser Deepsek va analyser cette réponse et nous faire part de ses commentaires OK. Vous pouvez donc voir que Deepsik donne en fait une note de sept sur dix, donc pas mal C'est un bon début, et il s'agit en quelque sorte de le diviser en différentes sections. Il s'agit donc de mettre en évidence les points forts, c' est-à-dire de mettre en évidence les principaux facteurs de différenciation, n'est-ce pas, par rapport aux autres concurrents directement par rapport aux concurrents, donc c'est une bonne chose Voici quelques améliorations que nous pourrions réellement apporter, n'est-ce pas ? Donc, il est dit de quantifier la valeur. Nous n'avons donc pas vraiment abordé la question de la valeur. Nous avons parlé de la nature de l'outil ou de l' apparence du support, des analyses et des fonctionnalités, mais nous n'avons pas parlé de sa apparence du support, des analyses et des fonctionnalités, valeur, de l'impact que cela aurait le client si nous achetions le logiciel, n'est-ce pas ? Il est donc important de quantifier la valeur. Alors maintenant, vous pouvez reformuler cela et cela à condition qu'il fasse le travail à votre place Cela vous indique que c'est ce que vous pourriez utiliser à la place pour formuler votre réponse afin de convaincre l'acheteur assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 réduit les temps d'arrêt de X. Maintenant, vous vous concentrez sur la valeur, n'est-ce pas ? Qu'apporte-t-il en termes de valeur et réduit-il les temps d'arrêt de X pour cent ? Et c'est très important , car si votre logiciel tombe en panne, vous pourriez perdre des milliers, de milliers ou centaines de milliers ou des millions de dollars de revenus pendant cette période d'indisponibilité. Et nos analyses permettent à l'équipe Y d'économiser des heures par mois. Encore une fois, il s'agit de productivité, de valeur et de preuve sociale Cela indique que bon nombre de nos clients passent de X à Y pour cette raison. Alors maintenant, vous parlez, encore une fois, de la valeur et des témoignages, n'est-ce pas ? Voici ce que les autres personnes qui ont acheté notre produit, sont les raisons, n'est-ce pas ? Ce sont les avantages spécifiques qu'ils obtiennent lorsqu'ils se sont réellement éloignés d'un autre concurrent. Et puis posez une question, non ? Dans quelle mesure ces fonctionnalités sont-elles essentielles pour votre équipe ? Maintenant, vous engagez l'acheteur. Vous ne vous contentez pas de leur donner des réponses. Vous êtes en train de passer le ballon, et maintenant le ballon est sur leur terrain donc vous les faites réfléchir, non ? Vous les amenez à se demander si ce logiciel, sur la base de ce que nous venons de mentionner, est important pour eux de réduire les temps d'arrêt. Et puis les analyses et gain de temps pour leur équipe, quelle est leur importance ? Combien coûtent-ils en termes de dollars, comment cela va-t-il les affecter, n'est-ce pas ? Et puis, à la fin, voici un exemple complet qui est mieux reformulé et dont le cadrage est meilleur après toutes les améliorations suggérées par Deepstek Voici donc un meilleur exemple. Il dit : « Je comprends que le coût est une préoccupation ». Bien que le concurrent X soit moins cher, notre support 24 heures sur 24 réduit les temps d'arrêt de 30 %, permet aux équipes d'économiser en moyenne 10 heures par mois Cela peut donc se terminer à long terme. Cela peut même être moins coûteux si vous consacrez beaucoup de temps au support, n' est-ce pas, et si vous payez le personnel du support technique, par exemple, pour traiter les longs appels, n'est-ce pas ? Faire face à de multiples problèmes. De plus, nos analyses avancées aident les entreprises comme le client Y à améliorer leur retour sur investissement de 25 %. Une démonstration vous aiderait-elle à démontrer l' impact sur vos flux de travail ? Encore une fois, c'est bien mieux, bien commencer par le début, mais bien mieux, peu comme une réponse plus forte qui saisit la valeur et aide à quantifier l'impact Maintenant, c'est formidable parce que cela fonctionne parce que Deepsk fournit des critiques exploitables, pas seulement des conseils génériques Et vous pouvez voir ici que Deepsik est passé au suivant Donc, la prochaine objection, et elle va continuer jusqu'à ce que vous ayez l'impression avoir assez d'entraînement avec Deep Sik et que vous soyez prêt à lancer votre pitch. Donc, encore une fois, objection suivante, je peux obtenir des fonctionnalités similaires gratuitement avec un concurrent, bla, bla, etc. Quelques conseils ici. Si vous en avez envie ou si vous remarquez que Deep Seek brise le caractère, vous pouvez faire en sorte qu'on vous demande de rester sceptique, d'acheteur Vous pouvez l'ajouter à votre invite, si vous pensez que cela brise le caractère. Une autre chose est que si les commentaires que vous recevez sont trop vagues, dans ce cas, ils ne l'étaient pas ? Mais si vous avez reçu un commentaire vague qui ne vous a pas été très utile, vous pouvez demander des exemples spécifiques de meilleure formulation et formuler le Voici donc quelques conseils de dépannage au cas où vous les rencontreriez réellement. Vous venez de découvrir un moyen sans risque de maîtriser l'art de la vente Vous pouvez désormais participer aux réunions avec une confiance inébranlable Maintenant, pour cet exercice pratique, j'aimerais que vous fassiez un jeu de rôle avec Deep Seek en gérant l'objection suivante Je dois consulter mon équipe. 12. Problèmes complexes en: Dans cette conférence, vous découvrirez comment DeepSeek décompose problèmes mathématiques et logiques complexes en étapes claires et faciles à gérer, transformant ainsi la confusion en clarté, ce qui est parfait pour les étudiants, les analystes et Les problèmes en plusieurs étapes testent votre façon de penser, pas seulement ce que vous savez. DeepSeek agit comme votre partenaire logique, vous guidant à travers chaque niveau de complexité DeepSeek ne se contente pas de donner des réponses, j'enseigne des cadres de résolution de problèmes que vous pouvez appliquer à tous les défis, des mathématiques au travail aux décisions commerciales Ce casse-tête classique fait trébucher 90 % des personnes. Regardez DeepSeek révéler la solution contre-intuitive et découvrez une stratégie pour un problème en plusieurs étapes Très bien, passons en revue une démo où nous résolvons le puzzle de la grenouille à l' aide de DeepSeek Et l'objectif ici est d'utiliser DeepSeek pour résoudre ce problème de grenouille et d'expliquer chaque étape Et la seule chose dont vous avez besoin est l'interface Web DeepSeek Commençons maintenant par la première étape, qui est le véritable problème. Et ce que je vais faire, c'est décrire cela en utilisant l'invite suivante. Donc, il est dit de résoudre cette étape, de résoudre cette étape étape par étape. C'est donc important car dans le résultat, nous exigeons que chaque étape soit entièrement décrite par DeepSeek Et celui-ci est un classique. Ainsi, une grenouille grimpe trois pieds de haut, un mur de dix pieds par jour, mais recule de deux pieds chaque nuit Combien de jours faut-il pour patiner ? Maintenant, prenez un moment et essayez d' abord de résoudre ce problème vous-même. Si vous n'avez pas entendu parler de ce problème ou de ce casse-tête classique, notez votre réponse et utilisez maintenant DeepSeek pour vous donner la réponse et l'esquisser étape par étape Allons-y, lançons cette invite et voyons quelle réponse propose DeepSeek OK, donc DeepSeek a commencé à trouver la réponse, et maintenant il la décompose étape par étape. Attendons donc quelques secondes pour que cela puisse se terminer. Bien, examinons les résultats de DeepSeek, et vous verrez qu'il comporte de nombreuses étapes, ce qui est une bonne chose car il s'agit d'un problème de logique Il est donc toujours bon d'avoir autant d'informations détaillées que possible pour référence et à des fins d'apprentissage Nous n'allons donc pas tout passer en revue, mais vous pouvez voir que le DeepSeek a déjà décomposé les choses dans chaque section Il vous explique sa logique et son processus de réflexion, ce qui est très important pour l'apprentissage et pour la façon dont vous souhaitez résoudre les problèmes par vous-même. Encore une fois, il s'agit de comprendre les problèmes. Commençons donc par cela avec les calculs présentés ici et les hypothèses qui en découlent. Et puis il vous guide au jour le jour ici. Donc du premier jour au deuxième jour jusqu' au huitième jour. Encore une fois, il s'agit de vérifier les calculs des validations, des idées fausses courantes, idées fausses courantes, et à la fin, nous allons encore une fois faire défiler la page jusqu'à la réponse finale, qui est de huit jours Maintenant, c'est un problème classique parce que la plupart des gens pensent que parce que la grenouille monte, ils pensent que la grenouille monte de trois pieds, puis glisse monte de trois pieds, puis en arrière de deux pieds, cela représente un filet de 1 pied par jour. Dix pieds, eh bien, ça prend dix jours, c'est vrai, en réfléchissant au problème très rapidement. Le fait est que le septième jour, la grenouille atteint neuf pieds, puis elle recule de trois pieds, et c'est en fait, excusez-moi. Le septième jour, permettez-moi de corriger ce que je disais. septième jour, il commence à six pieds il grimpe à neuf pieds et il redescend aussi, soit à sept heures, d'accord ? C'est le septième jour. Le huitième jour, la grenouille commence à sept pieds. Ainsi, lorsqu'elle grimpe trois pieds pendant la journée, elle atteint dix pieds, ce qui signifie que la grenouille est maintenant au sommet du puits et qu'elle peut réellement s'échapper Donc, dès qu'il s'échappe par le haut, il n'y a pas de retour en arrière pour cette La grenouille s'enfuit donc le huitième jour. Voici comment DeepSeek peut vous aider à résoudre des problèmes logiques et à éviter de nombreuses erreurs courantes DeepSeek est capable de corriger votre hypothèse au corriger votre hypothèse cas où vous auriez des hypothèses incorrectes et de fournir une explication détaillée des raisons pour lesquelles la réponse est telle qu'elle est Maintenant, ce que nous voulons faire, c'est utiliser cela à notre avantage et généraliser une stratégie comme celle-ci que DeepSeek nous a fournie pour d'autres problèmes logiques, Donc, ce que je vais faire encore une fois, se rappeler que nous sommes dans la même discussion. DeepSeek a une logique en termes de contexte. Faisons donc un bal de suivi pour nous aider à trouver une utilisation DeepSeek pour élaborer une stratégie généralisée Donc, ce que je vais demander, c'est de m'apprendre une approche universelle pour des problèmes similaires. Je vais donc le conserver dans mes notes pour de futurs problèmes similaires, afin que je puisse simplement accéder à mes notes et l'utiliser à l'avenir. Alors allons-y et exécutons-le. Découvrez ce qu'il en résulte. Et vraiment, nous cherchons un cadre, n'est-ce pas ? Nous recherchons DeepSeek pour nous donner un cadre et des instructions étape par étape sur ce que nous pouvons réellement faire, n' est-ce Encore une fois, il nous explique étape par étape. Et attendez de terminer. OK, ça a pris du temps, mais DeepSeek a fini de fournir la réponse Faisons donc défiler la page vers le haut ici. Et oui, vous pouvez voir l'important, c' est ces sections décomposées, n'est-ce pas ? Il s'agit d'une approche universelle pour n'importe lequel de ces types similaires d'escalade ou de glissade. Les problèmes peuvent être comme un pas en avant ou en arrière, quelque chose de vraiment proche, n'est-ce pas ? Identifiez donc les variables clés, calculez la progression nette par jour complet, déterminez les points critiques. Ainsi, lorsque l'évasion se produit réellement ou lorsque le défi est résolu. La formule pour le total des jours vous fournit ici quelques formules et décrit la signification réelle des variables. Et puis il est dit que maintenant, utilisez cette formule pour l'appliquer au problème des grenouilles afin de voir si vous pouvez réellement y trouver la réponse. Et puis il y a quelques cas extrêmes. Encore une fois, je vous donne quelques conseils sur certains cas extrêmes à prendre en compte. Et puis voici une formule générale pour tous les cas. Et puis cela va encore plus loin en vous donnant un autre exemple pour vous entraîner à résoudre un autre problème, en disant : OK, compte tenu de tout ce que vous avez appris jusqu'à présent, appliquez ces compétences d'apprentissage et de résolution logique de problèmes, ainsi que la formule que vous venez de fournir au problème suivant au problème suivant et voyez si vous trouvez la réponse Dans ce cas, neuf jours pour cet exemple d'escalade d'escargots. C'est donc excellent lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes logiques. Et encore une fois, quelques conseils de dépannage pour vous au cas où vous rencontreriez ces problèmes, sans dire que vous le ferez, mais au cas où vous le feriez, quelques conseils que vous pourrez garder à portée de main. Et supposons que si vous remarquez que DeepSeek saute une étape à un problème, vous pouvez simplement recevoir une invite de suivi indiquant numéro de chaque étape et expliquant pourquoi Ajoutez ce que vous pouvez faire, c'est ajouter une invite indiquant numéro de chaque étape et expliquant les transitions. De cette façon, il est obligé de réfléchir et de produire son processus de réflexion. Il y a donc moins de chances qu'il saute des étapes. Et si c'était le cas, ce serait facile à comprendre pour vous, car vous diriez : «   Oh, vous sautez l'étape numéro quatre ». Voici un autre problème que vous pourriez rencontrer, à savoir que la réponse est en fait en conflit avec la formule. Et dans ce cas, vous pouvez demander par le biais d'un bal de fin d'année que quelque chose comme résoudre l'écart entre la formule et l'exemple Vous venez d'apprendre à décortiquer la complexité comme un professionnel Appliquez-le à tout, du pseudoco à la planification financière DeepSeek, votre coach logique. Il est maintenant temps pour vous de faire des expériences en suivant l'exemple pratique suivant. Je veux que vous résolviez ce problème en utilisant DeepSeek. Un escargot grimpe de quatre pieds par jour sur un poteau de 15 pieds, mais glisse de 1 pied chaque nuit Combien de jours pour atteindre le sommet ? 13. API DeepSeek: Bienvenue dans le monde de l'intégration des API. Dans cette conférence, vous allez apprendre à vous authentifier avec l'API Deepsek et à exécuter votre premier script Même si vous débutez dans le codage, transformons vos idées en applications. L'API vous permet d'intégrer Deepsek directement dans vos applications. Imaginez analyser les commentaires des clients en temps réel ou automatiser la génération de rapports C'est comme ça que ça commence. Ne t'inquiète pas. Nous passerons en revue chaque étape. Si vous ne le citez jamais auparavant, cette démo est parfaite. C'est votre point de départ idéal. Pensez à votre clé d'API comme à une clé de maison. Vous l'ajouterez à chaque demande que Deep Seek sache que vous êtes autorisé à y accéder. Ne le partagez jamais avec qui que ce soit et ne le partagez jamais publiquement. Eh bien, suivez ces étapes dans la démo. Suivez-moi. Vous aurez un script fonctionnel en quelques minutes. Bien, avant de commencer, je voulais juste mentionner que pour cette démo, vous n'avez pas vraiment besoin d' expérience en matière de codage, et vous pouvez très bien suivre, car nous allons suivre les choses étape par étape Mais si vous n'êtes pas à l'aise avec le codage ou si vous n'en avez tout simplement pas besoin, vous n'avez pas besoin d'une API avec Deepsk ou intégration de l'API Deepsk dans d'autres programmes ou applications, et l'interface Web est suffisante pour N'hésitez pas à ignorer cela. Mais si vous êtes intéressé par le fonctionnement du monde des API et par la manière dont vous pouvez connecter différentes plateformes et applications pour tirer parti de l'API Deepsk, n'hésitez pas à suivre Nous avons maintenant abordé une première intégration de l' API Deepsk dans les conférences précédentes Toutes les dépendances sont donc toujours les mêmes. Vous avez besoin de Python, vous avez besoin de code Visual Studio Nous avons donc abordé leur installation plus tôt. Nous n'en parlerons pas à chaque démo. Et nous avons passé notre premier appel en utilisant la plateforme extérieure ouverte, qui permet une utilisation gratuite sur certains modèles Deep Seek tels que le R one et le V Three. Maintenant, encore une fois, tout cela a déjà été capturé dans la conférence précédente. Donc, si vous ne l'avez pas vu, n' hésitez pas à y retourner et à y jeter un œil. Et pour effectuer un appel d'API, encore une fois, je voulais attirer votre attention sur la plateforme Deep Seek. Vous pouvez lancer cette documentation ici en accédant simplement à Deep Seek, puis sur le côté gauche, il y a un dossier doc, vous mènera essentiellement à cette page. Maintenant, ici, j'ai un guide rapide. Donc, lors du premier appel d'API, vous devez cliquer sur Python ici, et ici, il vous explique comment sur Python ici, et ici, il vous activer ou installer mes excuses, installer le SDK Open AAI, puis l'utiliser pour effectuer votre premier appel d'API à Encore une fois, dans la conférence précédente, nous avons utilisé la plate-forme ouverte Router, et nous en avons parlé. Maintenant, dans cette conférence ou dans cette démo, j'aimerais que vous vous montriez l'intégration réelle avec l'API deepsk actuelle, car pour accéder directement à DeeskAPI, il faut qu'il s' Il n'y a pas de niveau gratuit, mais c'est en fait très, très bon marché. Je vais donc vous montrer ce que j'ai fait, si vous revenez sur la plateforme, et si vous regardez mon tableau de bord, je n'ai chargé que 2 dollars ici, ce qui n'est pas beaucoup, et c'est parfait pour apprendre. Et à des fins d'apprentissage, 2 dollars ne sont vraiment rien, et n'hésitez pas à dépenser 1, deux ou 5 dollars uniquement à des fins d'apprentissage et pour vous dépenser 1, deux ou 5 dollars uniquement à des fins salir les mains en termes d'utilisation de l'API Deep Seek et d'accès direct afin de ne pas avoir d'accès direct afin de ne pas avoir à passer par d'autres plateformes, comme Open Router ou autres. Et pour ce faire, vous pouvez recharger, vous pouvez payer avec différentes méthodes, puis vous pouvez définir vos préréglages ou simplement en créer un personnalisé Vous pouvez faire 2$, 5$, 10$. Ce sont les prédéfinis, ou vous pouvez simplement cliquer sur Personnaliser. Je viens de gagner 2$ pour suivre ce cours et pour vous expliquer l'application elle-même. Maintenant, revenons-en à cela, c'est une façon de réaliser votre première intégration d' API. C'est le code qui utilise l'API DeepCK, mais également le SDK OpenAI Ce que je veux faire, c'est vous montrer une approche différente, qui consiste simplement à utiliser une bibliothèque de requêtes Python, parfaite pour effectuer des appels d'API. Donc, la première chose que nous voulons faire est d'avoir créé un dossier ici, et ce que nous voulons faire, c'est ouvrir le code de Visual Studio ici Je vais donc simplement ouvrir le terminal dans ce dossier, puis je vais taper un espace de code, puis un point. Cela ouvre le code Visual Studio dans le répertoire actuel. Bien, tout d' abord, je vais simplement fermer cet écran de bienvenue ici, et je vais créer un nouveau fichier ici en allant dans Fichier, Nouveau fichier Et comme j'ai l'extension Python installe le code Visual Studio, elle me donne déjà cette option, qui est agréable et pratique, je vais la sélectionner. Et je vais coller le code suivant, que nous allons examiner dans une seconde. Mais une chose sur laquelle je voulais attirer votre attention est cette clé d'API ici. C'est donc spécifique à moi et à mon compte, bien sûr, et c'est très bien parce que je le partage avec vous à des fins d'apprentissage. Elle n'existera plus après cet enregistrement car les clés d'API ne sont que pour vous et vos applications, vous ne devez jamais les partager avec qui que ce soit. Ils sont donc en quelque sorte secrets à authentifier, mais ils surveillent également votre utilisation de l'API Et juste au cas où vous n'auriez pas vu la conférence précédente, il est très facile de la configurer Vous pouvez simplement accéder à la plateforme Deepsk et cliquer sur les clés API Et d'ailleurs, pour y accéder, si vous accédez à l'initiale de Deepsk, comme sur le site principal, deepsek.com, vous pouvez simplement trouver un bouton appelé API dans le coin supérieur droit un bouton Vous cliquez dessus et je vous amène ici. Et puis ici, vous pouvez modifier ou vraiment modifier le nom car une fois que vous avez créé la clé d'API, vous ne pouvez la voir qu'une seule fois, et c'est tout. Ensuite, vous pouvez supprimer, modifier le nom, puis le révoquer, ce qui revient à supprimer, puis vous pouvez créer de nouvelles clés, ce que puis vous pouvez créer de nouvelles clés, j'ai déjà fait pour les besoins de cet exercice, et j'ai collé ma clé API ici Maintenant, en passant à autre chose, vous pouvez voir, allons-y rapidement. Donc, importer des demandes, c'est importer une bibliothèque en Python appelée request, et cette bibliothèque nous aide à des appels d'API. C'est aussi simple que cela. Voici notre clé d'API. Voici l'URL de la demande, dont nous avons besoin comme référence. Et puis, ici, nous avons quelques en-têtes. Nous utilisons donc notre clé API comme jeton de barrière. Nous l'envoyons au format JSON. Voici la charge utile. C'est donc ici que nous pouvons définir les modèles que nous pouvons utiliser. Ici, nous utilisons le chapeau Deepsk, qui est le modèle gratuit disponible chez Deep Seek Prompt sera, encore une fois, une invite très simple car il s'agit d'une simple application de test, tout comme Hello World. Écrivez donc une courte histoire sur une ville futuriste. Maintenant, la température est intéressante. Vous pouvez donc le configurer, et je voulais, encore une fois, référer à la documentation Si vous revenez à cette page, agissait de votre premier appel d'API, puis il y a le modèle et les prix. Mais le troisième en partant du haut s'appelle paramètre de température, et il vous indique exactement de quoi il s'agit. La valeur par défaut est donc un, et nous recommandons aux utilisateurs de régler la température en fonction de leur cas d'utilisation indiqué ci-dessous. Et il l'utilise vous dire exactement lesquels pour quel. Il est donc indiqué que si vous faites du codage ou des mathématiques, réglez la température à zéro, nettoyez les données, analysez les données, réglez-la sur un, conversation générale 1.3, traduction 1.3, écriture créative et poésie, 1.5. Maintenant, vous pouvez soutenir qu'il peut s'agir d'une conversation générale ou d'une écriture créative parce que, encore une fois, nous essayons d'écrire un article sur une future ville à six villes. Imaginons qu'il s'agit d'une conversation générale, puis nous pourrons la changer en 1.3. Tu n'es pas obligée. Vous pouvez vraiment jouer avec cela et le régler comme bon vous semble. Mais dans ce cas, passons à la version 1.3. Et puis les jetons ici, c'est également un concept intéressant ici, car les jetons sont un peu comme l' utilisation et la limite qu' ils sont appliqués lorsque vous passez des appels à l'API. Les jetons sont donc des segments de textes que les modèles d' IA utilisent réellement pour traiter le langage. Ainsi, par exemple, un jeton peut être un mot. Dans ce cas, futuriste est un mot, il faudra donc utiliser un seul jeton Cela peut faire partie d'un mot. Ainsi, par exemple, si vous avez le mot incroyable, celui-ci utilisera deux jetons parce qu' il y a le et puis le crédible Et puis aussi comme un signe de ponctuation ou un espace. Ils ont été comptés séparément. Ils ont tous été comptés séparément. Maintenant, Max Token, en quoi cela affecte-t-il votre histoire ? Donc, en gros, c'est quoi. Vous pouvez le considérer comme chaque jeton comme un mot, dans ce cas. Donc, le jeton Max dit de ne pas dépasser 100 mots. Maintenant, il ne s'agit pas exactement d'un mappage individuel. Comme je l'ai mentionné, certains forums aiment aussi une utilisation incroyable, mais ce sont des directives approximatives Donc, si vous voulez une histoire plus longue, vous devez ajuster votre jeton maximum à 500. Si vous voulez une histoire plus courte, vous pouvez régler votre jeton à 50. Dans ce cas, aux fins de cet exemple, nous définissons notre jeton sur 100. Encore une fois, ce n'est qu'un exemple. Ici, en fait, c' est là que nous voulons que ce soit la réponse que nous recevons de l'appel d'API, nous la signons donc dans une variable appelée response, et c'est là que nous effectuons l'appel de publication. Si vous connaissez les API, un post-appel consiste à passer un appel et à obtenir une réponse à un point précis. Nous avons donc ici l'URL de notre demande d' API. Nous avons notre charge utile, puis nous avons nos en-têtes. Et puis il s'agit simplement d'une instruction IL pour gérer les erreurs. Nous recevons donc l'appel. Si l'appel de publication aboutit à l'API deepsk, il va simplement imprimer la réponse Et s'il y a une erreur, il imprimera le code d'erreur et le texte d'erreur associé qui se trouvent dans le corps de cet objet d'erreur. D'accord. Maintenant, enregistrons ce fichier, et je vais le sauvegarder à nouveau, nom que vous voulez ici. Je vais donc faire le test DeepSkunderscore point py, File Extension for Python Allez-y, sauvegardez ceci. Il y a quelques choses que nous devons faire avant de lancer cela. Nous avons donc dû installer certaines dépendances. Donc, cette demande de bibliothèque, installons-la. Allons-y et cliquons sur Nouveau terminal, et la commande pour créer ou installer cette dépendance est PIP Demandes d'installation. Allez-y, lancez-le. Ici, tu as reçu ce message. Voulez-vous créer un environnement essentiellement local à ces choses ? Je dois dire que c' est toujours recommandé, et je vais utiliser la base de référence du paramètre global pour créer cet environnement, et ici, vous verrez que cela crée un environnement uniquement pour ce projet. Les modifications sont donc locales et ne perturbent rien d'autre. Bien, l'environnement a été créé avec succès et nous avons installé la bibliothèque de requêtes. D'ailleurs, si vous souhaitez utiliser une bibliothèque pour une requête asynchrone, vous pouvez utiliser le Vous pouvez donc simplement le faire en appelant PIP, installant HTTPX Dans ce cas, vous n' allez pas le faire car nous allons simplement utiliser la bibliothèque de requêtes. Allons-y donc et économisons de l'espace. Et oui, nous sommes presque prêts. Nous avons donc notre clé API. Notre compte est rechargé et nous avons un solde que nous pouvons utiliser pour appeler l'API Deep Seeks. Donc, la prochaine étape consiste simplement à exécuter le programme. Mais avant cela, je vais juste faire CLS parce que cela efface l'écran afin que nous puissions mieux voir et allons-y. Donc, en Python, encore une fois, vous pouvez taper les premières lettres, puis appuyer sur espace ou, désolé, sur onglet pour le terminer. Ensuite, nous allons retourner dans l'espace, puis commencer à taper quelques lettres du nom du fichier, puis je vais simplement passer à la touche Tabulation , puis à Compléter automatiquement. Et s'il y a plusieurs fichiers, vous suffit de continuer à appuyer sur Tab sur votre clavier, et il le trouvera, puis vous pouvez appuyer sur Entrée. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que cela donne. OK, génial. Cela a donc pris quelques secondes, mais vous pouvez voir que nous avons maintenant reçu la réponse de l'appel d'API, et qu'il y a quelques paramètres ici. Vous pourriez le formater un peu mieux, mais je ne vais tout simplement pas le faire Vous pouvez copier des pas dans des éditeurs ou quelque chose que vous pouvez afficher dans un JSON car généralement les appels d'API, la réponse est sous la forme d'un JSON, vous pouvez donc le formater et le coder en couleur dans d'autres éditeurs, ce qui est très bien Vous pouvez même le faire en code si vous le souhaitez. Ici, c'est assez lisible. Nous avons donc récupéré la carte d'identité. Nous avons le choix, c' est-à-dire le texte. C'est donc important. Il s'agit en fait du résultat de Deepsek Imaginez donc que vous êtes entré dans l'interface Web et que vous avez saisi cette invite ici, écrivez une courte histoire sur une ville futuriste Et c'est ce que Deepsek t' aurait donné. Cela signifie que la ville est alimentée par mystérieuses sources d'énergie et ainsi de suite. Vous pouvez donc lire ceci. Et encore une fois, nous lui avons donné le jeton, nous lui avons dit de ne pas dépasser 100 jetons. Donc, si vous regardez ici, il est écrit un jeton d'achèvement, 100, donc il a utilisé 100 jetons pour celui-ci en particulier. Et puis il y a eu les 11 jetons pour l'invite. Donc, en gros, le nombre total de jetons utilisés ici est de 111. Mais pour l'histoire elle-même, elle n'en dépassait pas 100. Et oui, il n'y a aucune erreur ici ou quoi que ce soit d'autre. Sinon, vous auriez vu une réponse différente ici. Vous auriez vu cette déclaration imprimée ici avec ici. Donc tout s'est bien passé. Vous vous êtes connecté à l'aide de votre clé API à l'interface Deep Seek, et vous venez de terminer votre première interaction via une bibliothèque Python, appelée requests. Une dernière chose que je voulais mentionner concerne la tarification, la tarification l'API deepsks est basée sur le nombre de jetons traités Ils sont généralement très C'est pourquoi je n'ai mis que 2 dollars sur ce compte pour cette démo et les prochaines démos, car certains jetons d'entrée coûtent 0,07 dollar par million de C'est donc très utilisé, non ? Bien entendu, il ne s'agit pas d'un forfait fixe, et parfois DPC propose des remises en dehors des périodes de pointe pendant plusieurs heures de la journée, alors les prix peuvent être inférieurs de 50 à 70 % Donc, si vous les utilisez pendant ces périodes, vous obtiendrez probablement un prix inférieur. Encore une fois, mais ce que j'essaie de souligner ici c'est que 2 dollars que nous avons placés ici sur ce compte nous permettront d'aller très loin, et vous n'avez pas vraiment besoin de mettre plus d'un dollar ou deux uniquement à des fins d'apprentissage et de pratique. Et je vous recommande vivement de le faire car vous interagissez directement avec l'API Deepseek, vous ne passez pas par d'autres plateformes tierces ne veut pas dire qu'il y a quelque chose de mal à cela, mais si vous souhaitez apprendre des sujets avancés sur Deepseek et interagir directement avec l'API, c'est vraiment une bonne façon de le faire Vous venez de débloquer l'accès programmatique à Deepseek. Dans cette prochaine conférence, nous allons créer un chatbot, et cette leçon sera votre base. Il est maintenant temps de faire un exercice pratique. Donc, pour cette expérience, je veux que vous modifiiez le script pour demander à Deep Seek de faire une blague. 14. Robot Twitter DeepSeek: Dans cette prochaine démo, vous allez créer un bot Twitter qui génère des résumés de sujets populaires et les publie automatiquement l'aide de l'API Deep Seeks et de quelques lignes de Python Aucune expérience préalable en matière de création de robots n'est requise. Imaginez que vous vous réveillez avec des publications planifiées analysant les tendances du jour au lendemain. Avec Deep Seek, vos fesses fonctionnent pendant que vous dormez. Nous utiliserons l'API de Twitter pour publier et Deep cherchera à générer du contenu. Ne t'inquiète pas. Je vais vous expliquer chaque étape de configuration. Découpons-le. Tout d'abord, nous obtiendrons les clés d'accès et tout ce qui est nécessaire pour autoriser et authentifier afin d' accéder à l'API, puis nous écrirons du code et préparerons le script Python Êtes-vous prêt à automatiser ? Plongeons-nous directement dans le vif du sujet. Bien, dans ce laps de temps, nous allons créer une application vraiment cool Et il s'agit d'un bot qui utilisera l' API Deep Seeks pour générer un tweet ou générer un tweet ou le contenu d'un tweet sur des sujets d'actualité, et il publiera automatiquement ce tweet sur votre compte Twitter ou votre compte X. Twitter X est désormais le nouveau nom et Twitter est le nom officiel. Tout d'abord, avant de commencer, nous avons besoin de quelques éléments. Le premier est donc un compte Deep Sk avec de l' argent déjà chargé, que nous avons abordé, et aussi un DeepskapiKey, dont nous avons expliqué comment l'obtenir lors de conférences précédentes Nous avons donc tout mis en place. Mais la prochaine chose dont vous avez besoin est un compte développeur X. Encore une fois, X est le nouveau nom de ce qui était auparavant connu sous le nom de Twitter. Et nous devons créer un compte développeur sur X afin d'avoir accès aux API Xs Ainsi, lorsque nous générons le contenu de notre Tweet, nous puissions utiliser les API pour publier un Tweet sur notre compte via les appels d'API. Maintenant, pour y parvenir, c' est en fait très facile et ils ont un niveau gratuit. Donc, ce que vous voulez faire, c'est accéder au site developer dot.com Et quand vous arrivez ici, vous pouvez voir qu'ils ont plusieurs niveaux ici. Encore une fois, pour les besoins de cette démo, nous allons simplement utiliser la version gratuite, car elle est largement suffisante en termes de ce dont nous avons besoin pour faire avancer les choses. Donc, si vous faites défiler la page vers le bas, vous verrez qu'ils proposent différents niveaux, Free Basic Pro et Enterprise au moment de cet enregistrement. Et si vous cliquez sur Commencer dans la colonne gratuite ici, je vous amène à la page suivante, puis vous pourrez suivre les instructions pour créer un nouveau compte gratuit. Et encore une fois, tout ce dont vous avez besoin, c'est votre adresse e-mail et d'un mot de passe. Ensuite, vous serez redirigé vers la page après votre inscription sur votre page d'accueil principale. Et encore une fois, j' ai déjà un compte, donc nous n'allons pas en parler, mais c'est assez simple et direct. Lorsque vous lancez un processus, si vous tombez sur cet écran, vous devez choisir entre un basique et un P. Après avoir suivi les étapes, vous devez venir ici et cliquer sur Créer un compte gratuit, puis choisir le modèle de base, vous assurer qu'il se trouve Après avoir suivi les étapes, vous devez venir ici et cliquer sur Créer un compte gratuit, puis choisir le modèle de base, vous assurer dans l'onglet Basic, puis cliquer sur Créer un compte gratuit Et cela devrait vous aider à créer votre compte gratuit sur X. Maintenant, lorsque vous passez par le processus de création de compte et que vous cliquez sur Commencer, vous devriez accéder au tableau de bord principal. Et encore une fois, j' ai déjà un compte. Je suis déjà connecté Vous pouvez donc voir qu'il charge le niveau de mon tableau de bord pour moi et qu'il présente les différents niveaux de plan. Nous avons donc obtenu la version Pro, la version Basic et la version gratuite. Donc, j'utilise simplement gratuitement. Il n'y a qu'un seul environnement pour mes applications. Nous avons accès à l'API XS V two. Certaines des API premium de la version 2 nécessitent un abonnement payant. Mais encore une fois, nous n'en avons pas besoin , alors nous pouvons contourner le problème pour nous remettre en marche. De plus, si vous êtes vraiment intéressé par les différents types de plans et leurs fonctionnalités, vous pouvez simplement faire défiler la page vers le bas et vous trouverez un tableau des fonctionnalités, et vous pourrez tout voir dans une comparaison côte à côte. Donc, le pro contre le basique contre le gratuit, il vous donne toutes les API pour V Two, ainsi que toutes les requêtes leurs limites et restrictions. Ainsi, par exemple, si vous souhaitez supprimer le forfait to eat with a free, vous pouvez faire 17 demandes toutes les 24 heures par utilisateur. Et avec la limite pro, c'est 50, donc c'est beaucoup plus élevé, comme vous pouvez le voir. Vous pouvez donc passer revue les options et les disponibilités des API et comprendre les restrictions Encore une fois, nous allons nous en tenir à la limite gratuite et au plan de compte développeur gratuit pour cette démo. Bien, maintenant que notre compte de développeur est configuré, commençons à écrire du code et à créer un projet pour commencer à coder pour notre bot et démarrer les choses Donc, pour ce bot, nous allons garder les choses relativement simples. Notre projet va contenir deux fichiers. L'un sera le code principal du bot lui-même, et l'autre sera un fichier d' environnement dans lequel nous conserverons nos jetons et nos secrets. Alors d'abord, allons-y dans votre répertoire, n'importe quel répertoire de votre choix, vous pouvez démarrer le code Visual Studio. Tu n'es pas obligée de le faire de cette façon. Vous pouvez démarrer le code Visual Studio et enregistrer vos fichiers dans le répertoire de votre choix. J'aime le faire de cette façon parce que mes répertoires sont déjà créés Je vais donc simplement démarrer l'invite de commande ici, taper la période d'espace de code, et cela lancera code Visual Studio dans l'Active Directory actuel. Je vais donc aller de l'avant et m'en sortir. Et la première chose que nous voulons faire est créer un fichier d'environnement à points. Et allons-y. Nous allons donc passer à New File. Nous allons taper le point N puis créer le point nwfle NV ici Allons-y et cliquons dessus. Ensuite, il va ouvrir la boîte de sauvegarde ici, et nous allons dire point ENV OK, c'est l'extension du fichier d'environnement or. Alors allons-y et créons. Il s'agit de notre fichier point ENV également connu sous le nom de fichier d' environnement, et c'est là que nous conservons généralement nos paramètres en termes de configuration ou de nos secrets et jetons Je vais donc passer aux pâtes SN et ne t' inquiète pas pour le moment. Nous allons le parcourir. Mais essentiellement, nous avons besoin de trois choses ici. L'une d'elles est notre clé d'API Deep Sk. L'autre est notre ID client X et le secret de notre client X, et nous reviendrons sur ces points. Mes valeurs sont déjà renseignées ici et attribuées à ces variables, mais ne vous inquiétez pas. Nous en reparlerons un peu plus tard. Alors allons-y et sauvegardons ça. Et maintenant, allons-y et créons un nouveau fichier, qui sera notre bot principal. Nous allons donc continuer et cliquer sur Fichier nouveau fichier, nous allons sélectionner Python car nous avons obtenu l'extension Python. Et ce que je vais faire, c'est suivre ou copier-coller le code suivant pour notre bot, je vais l'inclure et il sera joint à la conférence. Alors ne vous inquiétez pas, vous pouvez simplement suivre si vous le souhaitez. C'est un peu long, mais ce n'est pas si compliqué. Encore une fois, nous allons l'examiner. Je vais donc le coller, et je vais enregistrer ce fichier. Ensuite, nous allons l'appeler X Underscore Deep Seek underscore boot.py C'est l'extension du fichier Python, et maintenant nous avons le code principal notre application principale pour notre bot ou notre bot Twitter. Bien, avant de plonger dans le code, il y a quelques éléments que nous devons configurer sur notre compte de développeur X afin de pouvoir accéder aux API X et de nous authentifier auprès de celles-ci pour publier des tweets Maintenant, un avertissement est qu'au fur et à mesure que nous examinons ces paramètres et le code, veuillez noter qu'il s'agit des configurations actuelles et de l'apparence des choses. Sur l'interface web au moment de cet enregistrement, les choses pouvaient changer. Twitter peut modifier son API. Ils peuvent déprécier les anciennes API. Ils peuvent créer de nouvelles API, nouvelles versions des API leurs paramètres et d' autres éléments de l'interface utilisateur. Donc, au bout du compte, le concept reste vraiment le même. Il vous suffit donc de peaufiner et de rechercher un peu pour accéder à ces éléments Et si jamais vous rencontrez des difficultés pour y faire face, vous pouvez obtenir de l'aide de l'IA. Ainsi, par exemple, vous pouvez utiliser Deep Seek, vous pouvez demander à HAGBT Vous pouvez demander à Gemini ou à Cloud. Vous pouvez donc demander de l'aide à d'autres outils d' IA s'il vous arrive de vous heurter à l'un de ces paramètres ou à un élément du code. Alors maintenant, voici à quoi ressemblent les choses aujourd'hui. Donc, une fois que vous avez créé votre compte avec succès, vous pouvez simplement cliquer sur ce dont nous avons discuté lors de la dernière conférence à la page de développement ou vous pouvez simplement vous rendre sur developer.twitter.com, qui vous dirigera vers Maintenant, vous pouvez voir que l' interface est assez simple , agréable et très conviviale. Ici, parce que nous sommes dans le compte gratuit, nous avons cette seule application et un seul projet. Cela nous donne déjà une application de projet. Et une autre chose que je voulais mentionner, c'est que s'il vous plaît, ne partagez pas les informations que nous abordons ici avec d'autres personnes, comme, vous savez, le jeton d'accès, l'identifiant du client , des choses comme ça, les clés d'API, car elles sont toutes secrètes et vous devriez être le seul à les connaître. Ne partagez donc pas ces choses avec les autres. Maintenant, dans notre cas ou dans mon cas, j'ai créé ce compte test. J'ai créé ce compte uniquement pour les besoins de ce cours, et il n'existera pas. C'est donc quelque chose après le cours. Encore une fois, je peux partager cela avec vous, car c' est uniquement à des fins éducatives et d'apprentissage. Mais lorsque vous créez des projets et des applications, sachez qu'il s'agit d'informations sensibles et que vous ne partagez pas les clés d'accès les jetons ou tout autre moyen d' authentification avec quiconque. C'est bon. Alors maintenant, plongeons-nous dans le vif du sujet. Ici, il nous montre l'utilisation mensuelle du plafond postal. Donc pour l'instant, nous sommes plutôt bons pour le moment. Eh bien, passez simplement aux choses importantes ici. Il y a quelques éléments que vous devez configurer avant de passer au code. Donc, ici, nous avons l'application du projet. Voici l'identifiant. Il y a quelques boutons ici. Allons-y et d'abord, cliquez sur les paramètres de l'application. Alors cliquez dessus. Et ici, cela vous emmènera ici, qui vous montrera l'identifiant de l'application, la description, que j'ai créée. Encore une fois, c'est juste quelque chose de temporaire. Et en bas, nous avons le paramètre d'authentification de l'utilisateur. C'est là que nous devons aller. Et veuillez noter qu'en haut, nous avons deux onglets ici. Nous avons des paramètres, des clés et des jetons. Nous voulons nous concentrer sur les paramètres. Et si vous souhaitez modifier les clés et les jetons, cliquez dessus. Cela vous emmènera ici. Nous reviendrons sur cette page. Dans une seconde, mais pour l'instant, nous allons d'abord commencer par les paramètres. Alors allez-y et cliquez sur Paramètres. Si ce n'est pas déjà fait, rendez-vous ici dans les paramètres d'authentification utilisateur , puis cliquez sur Modifier. Lorsque vous cliquez sur Modifier, vos paramètres par défaut peuvent être définis différemment de ce que vous voyez à l'écran. Il peut donc être simplement lu, par exemple, correctement, ou il peut être lu et écrit. Par défaut, mind était simplement lu. Afin de pouvoir publier des tweets sur notre compte Twitter, nous voulons nous assurer que celui-ci est configuré pour lire et écrire. Donc, soit cette option, soit cette option, qui vous donne un accès complet. Alors lisez, écrivez et envoyez un message direct, et il y a une description de ce que tout cela signifie. OK ? C'est donc ce que vous pouvez configurer. Type d'application, vous pouvez sélectionner application Web, une application automatisée ou un bot. Dans notre cas, il s'agit d'un bot, donc c'est parfait. Maintenant, celle-ci ici, les informations de l'application, c'est l'URL de rappel ou l'URL de redirection Et j'aimerais que vous demandiez de mettre la vidéo en pause pendant une seconde et que vous la saisissiez parce que c' est vraiment important. Cela nous aidera à contourner certaines des limites de l' API gratuite par rapport à l'API premium. De cette façon, nous pouvons lancer notre projet gratuitement. J'ai donc déjà résolu ce problème à de nombreuses reprises, et c'est ce qui fonctionne réellement pour le compte gratuit Veuillez donc mettre la vidéo en pause, mettez-la dans l'URI de rappel Et puis, pour ce qui est du bas, certaines de ces choses sont nécessaires. Mais, par exemple, vous pouvez simplement mettre quelque chose de temporaire ici. Vous pouvez donc mettre en exemple HTPs example.com. Celui-ci est facultatif. Ce sont les champs obligatoires que j'ai remplis. Donc, encore une fois, l'URL de l'organisation n'a pas d'organisation pour le moment. Il ne s'agit que d'une démonstration de test. J'ai donc simplement mis example.com et example.com. Vous devez les remplir. Sinon, il ne vous permettra pas d'enregistrer, vous ne verrez donc pas le bouton de sauvegarde être activé à moins que vous ne mettiez ces éléments. C'est donc le plus important, et vous devez également les remplir pour que vous puissiez les enregistrer car ceux que vous voyez ici sont des champs obligatoires. Ils ne sont pas facultatifs. Tu dois les remplir. Mais ces choses ne sont pas si importantes. Le plus important est celui-ci. Donc, une fois que vous avez fait cela, continuez et cliquez sur Enregistrer. Une fois que vous avez cliqué sur Enregistrer et que ces nouveaux paramètres ont été enregistrés dans la section Informations de l'application, vous pouvez revenir en arrière. Vous pouvez cliquer sur le bouton Retour ou simplement cliquer sur le portail des développeurs. Encore une fois, revenez ici, gratuitement , commencez, et cela nous ramènera là où nous étions. Cliquez sur le tableau de bord. Et encore une fois, nous sommes revenus là où nous étions. Encore une fois, si vous cliquez sur les paramètres de l' application, cela nous mènera ici. C'est là que nous étions. Mais maintenant nous avons déjà enregistré le réglage, nous n'avons donc pas besoin de le refaire. C'est déjà enregistré. Donc, si je vais modifier, vous pouvez voir que c'est enregistré, c'est enregistré et que toutes mes informations sont enregistrées. Alors maintenant, cette fois, je vais cliquer sur Retour, et nous sommes sur cette page maintenant. La prochaine chose que vous voulez faire est en haut, oubliez pas que nous avons deux onglets, les paramètres, les clés et les jetons. Vous souhaitez cliquer sur Clés et jetons. Et il est important de le faire par la suite, car vous devez d'abord modifier les autorisations de lecture et écriture, puis créer vos secrets et les jetons dont vous avez besoin. Voici maintenant quelques sections ici. Donc, c'est la clé du consommateur. Il s'agit de votre clé d'API et de votre secret de clé d'API. Il s'agit d'un jeton d'authentification. Donc, cela suffira, je vais vous donner le jeton Bar pour les appels d'API, puis voici le jeton d'accès et le secret des jetons d'accès. Et ici, ils sont déjà générés, et si vous le souhaitez, vous pouvez cliquer sur Révoquer ou régénérer, et cela les générera pour Si vous les utilisez, sachez que chaque fois que vous vous régénérez, pour la toute première fois, vous pouvez tout voir Je vous recommande donc de le copier-coller quelque part pour ne pas l'oublier, car une fois que vous aurez fermé la boîte de dialogue après sa création, vous ne pourrez plus jamais la revoir Quoi qu'il en soit, nous allons utiliser le système d'exploitation 2 à des fins d'authentification à cet endroit. Nous avons donc besoin de l' identifiant et du secret du client. L'identifiant du client ne va pas changer. Ça va rester pareil, et ce n'est pas un grand secret. C'est le plus important. Le secret du client est très important. Et c'est ainsi que si vous passez le curseur sur l'icône d'information, vous verrez l'infobulle indiquant : considérez secret de votre client comme le mot de passe qui vous permet d'utiliser AT comme méthode d'authentification Nous devons donc nous authentifier et faire savoir à Twitter que nous voulons accéder à l'API Nous avons un compte, nous sommes donc déjà un utilisateur de la plateforme et nous voulons accéder à l'API pour générer ou publier un tweet sur notre compte. Donc, une fois que vous avez modifié le paramètre, allez ici, puis cliquez sur Régénérer. Cela vous donnera Cela vous donnera un nouveau secret client que vous souhaitez enregistrer OK ? Vous avez donc votre numéro de client. Vous devez vous assurer de l'enregistrer. Vous cliquez sur Régénérer après avoir modifié vos paramètres pour vous assurer d' avoir un accès en lecture et en écriture, vous le régénérez et vous l'enregistrez, puis vous avez votre clé DeepCKPI Vous avez donc maintenant trois valeurs que vous êtes en train d'enregistrer, qui reviendront dans le code. OK, maintenant que vous avez ces trois valeurs, je voudrais que vous passiez dans B dans le code Visual Studio et dans le fichier point, et j'aimerais que vous y B dans le code Visual Studio et dans le fichier point, colliez vos valeurs. Donc, pour moi, c'était ma clé d'API Deep Seek, et j'ai un budget ou un certain solde, donc je peux passer des appels à l'API Deep Seek en utilisant cette clé d'API. Et ces deux éléments proviennent du compte de développeur X que nous venons de couvrir. L'identifiant du client est donc indiqué ici, celui-ci ne change pas, et vous entrez le nouveau secret client régénéré ici Encore une fois, s'il vous plaît, ne les partagez pas , en particulier celui-ci et celui-ci. Ne le partagez avec personne. Ils sont secrets et propres à votre compte. Vous ne voulez donc pas donner à d'autres personnes l'accès à ces choses. Je veux donc que vous colliez ces trois valeurs et n' oubliiez pas de sauvegarder ce fichier après les avoir saisies. Vous pouvez donc accéder à Flesaf ou à Controls ou Commandes selon que vous utilisez Mac ou Windows selon que vous utilisez Mac ou Windows. D'accord. Passons maintenant au code de nos fesses. Et c'est là que tout est réuni. C'est un peu long, et nous n'allons pas passer en revue toutes les lignes ici. Encore une fois, vous pouvez utiliser l' IA pour interpréter certaines de ces choses et vous aider à vous en apprendre certaines si vous débutez codage ou si vous n'avez aucune expérience préalable en codage, mais nous allons passer en revue certaines de ces sections qui sont vraiment importantes ici. C'est donc ici que nous importons la bibliothèque, et celles-ci sont nécessaires pour faire certaines choses. Ainsi, par exemple, request est une bibliothèque Python qui nous permet de passer facilement des appels d'API. Nous avons un calendrier. Il s'agit d'une autre bibliothèque qui nous permet d'automatiser la planification du travail. Dans ce cas, disons que si vous vouliez automatiser la publication toutes les 2 heures, vous pourriez le faire très facilement, car certaines de ces classes ont leurs propres fonctions que vous pouvez simplement exploiter sans écrire le code vous-même. Et puis vous avez obtenu l'Open AI. Deep Seek est donc compatible avec le SDK OpenAI, et c'est un moyen très simple de l'utiliser . C'est ce que nous allons faire. Et puis dotn et load N, c'est simplement pour que nous puissions lire un fichier point N. Donc, tout ce que nous avions ici, nous allons récupérer ces valeurs dans notre code principal en utilisant la bibliothèque point NV Et encore une fois, vous pouvez voir que nous allons passer en revue le premier ici, afin que vous puissiez voir la clé API Deep Seek. En ce moment, nous avons une variable, à vrai dire, appelée clé d'API Deep Seek, et nous essayons d'attribuer une valeur à cette variable. Et pour ce faire, nous obtenons la valeur à partir du fichier point N. Donc, en gros, nous prenons cette valeur, nous la lisons dans ce fichier , puis nous l' assignons à celui-ci Donc c'est un point get N et ensuite il va lire ça, non ? Cela sait déjà qu'il doit rechercher dans le répertoire racine. Je devrais chercher un fichier point N , puis ouvrir ce fichier, puis rechercher cette clé, n'est-ce pas ? Donc, si vous revenez en arrière, il s'agit d'une paire d'attributs clés. Voici donc votre clé et voici votre valeur. Désolé, euh, paire clé-valeur. C'est ce que je voulais dire. C' est donc votre clé, c'est votre valeur. Et puis ici, nous prenons cette valeur et l' affectons à cette variable dans notre fichier principal Même chose ici avec l'ID client X et le secret du client. De cette façon, comme vous pouvez le constater, cela nous permet de ne pas coder en dur les valeurs réelles du fichier principal, afin qu'elles ne soient pas visibles. Et généralement, ce qui se passe dans le pipeline, si vous l'exécutez réellement dans un pipeline CICD, ces éléments proviennent des variables d' environnement du pipeline et ne seront pas réellement codés en dur dans un fichier texte comme nous le sommes C'est notre environnement local. C'est pourquoi il est actuellement configuré de cette façon. Voici donc notre URI de redirection. C'est donc ici que je vous ai demandé modifier cela dans les paramètres du compte développeur X. Et c'est important car cela nous permet de contourner certaines de nos limitations et d'autoriser et d' authentifier pour accéder à l'API de développeur X. Et puis nous utilisons le SDK Open API. Nous sommes en train de charger notre clé d'API Deep Seek Il s'agit de notre URL de base pour Deep Seek à laquelle nous allons passer un appel. Voici quelques domaines de lecture et d'écriture, et voici juste quelques autorisations, URL, et puis voici le 02 auquel nous pouvons passer un appel et obtenir une Nous pouvons donc ignorer certains de ces éléments. Encore une fois, cela concerne en grande partie jeton d'accès et l'autorisation. Nous sommes en train de passer l' appel pour l'obtenir. Et puis, d'accord, ici, nous avons une fonction pour obtenir des sujets d'actualité Maintenant, il existe de nombreuses façons de le faire. En fait, vous pouvez utiliser X pour obtenir les sujets les plus populaires, mais certains d'entre eux sont payants et premium pour les utilisateurs premium Il existe donc différentes manières de procéder. Ce que vous pouvez faire, c'est simplement coder en dur les sujets qui vous intéressent et sur lesquels vous souhaitez publier, et c'est ce que j'ai fait ici C'est l'approche que vous voyez à l'écran. Vous pouvez également faire quelque chose de créatif, exemple créer un scraper à l'aide de bibliothèques gratuites qui explorent Twitter et recherchent des sujets d'actualité. Ça en est une autre. Mais encore une fois, il s'agit simplement d'un code supplémentaire que nous voulons éviter pour les besoins de ce tumbo J'ai donc opté pour l'option la plus simple, qui consiste à coder en dur certains sujets intéressants et tendances ici pour le moment Comme vous pouvez le constater, vous pouvez voir la révolution de l'IA, l'espace DC KI, les salons, le changement climatique, etc. vous pouvez voir la révolution de l'IA, l'espace DC KI, les salons , le changement climatique Et puis, oui, nous entrons dans une fonction qui génère un tweet. Maintenant, c'est important parce que nous le divisons en deux étapes La première est que nous voulons générer le contenu du Tweet. Ensuite, nous voulons prendre le contenu et appeler l'API au compte développeur X pour publier le Tweet, le contenu de ce tweet sur notre compte. Donc, ici, c'est la fonction qui génère le tweet. Et ici, vous pouvez voir que c'est le message, non ? Alors imaginez que vous êtes ici : c'est ici que nous tirons parti de Deep Seek et de l'API Deep Seek. Imaginez donc que vous êtes sur l' interface Web de Deep Seek, que vous tapez simplement cette invite en tant qu'utilisateur et que vous obtenez une réponse. C'est essentiellement ce que nous faisons. Créez donc un article court, accrocheur et amusant à manger sur ce sujet tendance, et le sujet viendra de n'importe lequel de Il sera sélectionné au hasard parmi n'importe lequel de ces éléments lorsque le programme est en cours d'exécution. Voici donc l'invite que nous allons donner à Deep Seek via l'API, via un appel d'API, et c'est le modèle que nous utilisons. C'est un modèle gratuit, encore une fois, deepskhat. Et puis, ici, vous pouvez voir que nous expliquons à Deepseek comment nous voulions agir Vous êtes donc un gestionnaire de réseaux sociaux créatif qui écrit des Tweets viraux. Et puis nous, en tant qu'utilisateur, voici l'invite, le contenu de l'invite que nous allons transmettre. OK ? Cela va donc appeler le Depekkpi et il va nous donner la réponse, puis nous allons simplement la puis nous allons simplement restaurer dans une variable appelée Oui, c'est ainsi que nous générons le contenu du tweet en appelant API Deep Seeks, en transmettant une invite puis en obtenant une réponse. La prochaine, la fonction suivante ici, la section suivante est que nous reprenons le contenu de l'étape précédente et que nous voulons le publier sur notre compte Tutor via l'API Nous avons donc ici le contenu du Tweet, non ? Et c'est là que nous avons tout simplement accès. Nous avons obtenu l'accès à partir des fonctions précédentes. Il s'agit de l'URL sur laquelle nous voulons publier. Et voici notre authentification avec le jeton d'accès, et voici la charge utile, donc le contenu du tweet, qui a été généré à partir du précédent, et c'est là que nous effectuons simplement le Postcall qui créera ce et c'est là que nous effectuons simplement le Postcall qui tweet notre compte développeur ou sur notre compte Twitter, je devrais Et il y a une certaine gestion des erreurs ici. Donc, en cas de succès, il le publiera dans la console. Nous verrons donc le tweet qui a été publié, et s'il s'agit d'une erreur, il nous enverra le message d'erreur, puis nous devrons commencer à résoudre les problèmes. la section suivante, c'est simplement là que nous voulons exécuter le travail, et c'est là que nous sélectionnons le sujet au hasard. Encore une fois, il suffit d'imprimer sur la console voici le sujet, voici ce que sera le tweet, etc. Et en descendant ici, vous pouvez voir que c' est l'exécution principale. Nous avons donc un principal simple, et c'est ici que nous exécutons. Et, encore une fois, c' est simplement là que nous pouvons définir certaines choses comme, vous savez, quelle fréquence vous le souhaitez, parce que c'est un bot, et il va automatiquement publier Twitter selon, vous savez, une publier Twitter selon, vous savez, certaine cadence, n'est-ce pas ? Dans ce cas, vous pouvez voir comment cela va fonctionner immédiatement lorsque vous lancez le programme Python, il va exécuter le programme et publier un tweet. Et après cela, il sera à nouveau publié automatiquement selon une certaine cadence. heure actuelle, cette limite de débit est fixée à une publication toutes les heures, et il y a un délai de 60 secondes juste pour nous assurer que nous n' atteignons pas vraiment cette limite de débit et ces restrictions, car le compte , votre compte, si vous envoyez du spam par le biais de nombreux appels d'API en très peu de temps, bannira votre compte Vous devez donc éviter cela. Vous voulez donc vous assurer de respecter toutes les limites mentionnées. Je vous ai expliqué cela et je vous ai indiqué où vous pouvez les trouver dans la documentation sur le compte du portail du développeur. Et vous pouvez les passer en revue, et vous devez vous assurer de les respecter afin que votre compte soit en règle et qu'il ne soit pas banni. Maintenant, ce que nous disons, c' est que ça va fonctionner toutes les heures. Bien sûr, vous pouvez le modifier comme bon vous semble. Tu peux en faire cinq par seconde. Mais c'est pour cela qu'il est actuellement configuré. Donc, ce que je vais faire, encore une fois, dans le cadre de cette démo, je vais modifier cela afin de vous montrer que cela fonctionne correctement. Lorsque nous exécuterons le programme, il exécutera immédiatement cette tâche, qui créera la fonction de tâche qui créera un Tweet, puis je vais le refaire 5 secondes, puis nous devrions voir un deuxième tweet notre compte au bout de 5 secondes. Cela signifie vraiment que ce programme fonctionnera indéfiniment parce que c'est un bot et qu'il publiera automatiquement tout ce qui concerne le sujet à chaque cadence, X heures, X jours ou secondes, tout ce que nous avons dit ici dans le programme jusqu'à ce que nous l'arrêtions C'est donc ce que signifie WL true. Il fonctionnera indéfiniment jusqu'à ce que nous l'arrêtions. Donc, pour les besoins ici, je vais juste changer ce paramètre à cinq et je vais changer les heures en secondes, puis je vais simplement le changer à 1 seconde pour l'attente. Allons-y, sauvegardons ceci, et maintenant nous devrions être prêts à exécuter le programme. OK, alors maintenant nous sommes pratiquement prêts à commencer à exécuter votre programme. La première chose que nous voulons faire est d'installer des dépendances. Assurez-vous donc d'avoir tout enregistré ici. Et après tous tes changements. Donc, ce que nous voulons faire, c'est accéder au terminal, cliquer sur Créer un terminal, et nous voulons installer certaines des dépendances que nous allons utiliser ici. Donc, toutes ces choses que vous voyez en haut, nous voulons nous assurer que celles qui nécessitent l'installation réellement installées en tant que dépendances. Je vais donc utiliser la commande suivante qui dit PIP install Open AI, c'est le SDK, les demandes. Il s'agit de la bibliothèque permettant de passer facilement des appels d' API via Python. Le calendrier est celui qui permet d'automatiser simple fait d'avoir accès à fonctions qui peuvent nous aider à déterminer la fréquence à laquelle nous voulons publier la publication Donc, ici, vous pouvez voir que c' est là que le planning est utilisé, puis python point, Th nous aide à lire les valeurs des points à partir clés contenues dans le fichier point N. Allons-y et appuyons sur Entrée pour l'exécuter. Maintenant, ici, nous allons créer un environnement pour cela, juste pour que les choses restent locales, cela commence à créer un environnement créant une machine virtuelle dans le répertoire principal de notre projet. Accordons-y donc une seconde. OK, donc toutes les dépendances semblent être correctement installées. Et vous pouvez voir ici que nous avons créé cet environnement, qui est .ve et V pour conserver les modifications locales, ce qui est un excellent moyen de ne pas empiéter sur des paramètres globaux ou d'autres paramètres globaux Maintenant, avant de lancer le programme, je voulais juste vous montrer rapidement quelque chose ici. Ainsi, lorsque vous créez votre compte Twitter, vous avez X, vous devez créer votre compte Twitter, puis vous devez créer votre compte développeur X. Donc, ici, je suis connecté aux deux, mais c'est mon compte Twitter. Vous pouvez donc voir que je suis sur la page principale. Je vais le recharger ici. Vous pouvez voir que je n'ai aucun post. Donc, pour le moment, encore il s' agit d'un compte temporaire aux fins de ce cours. Ce n'est pas mon compte Twitter. Donc, ici, vous pouvez voir que nous sommes sur l'onglet publication. Il y a donc des publications, des réponses , des points forts, des articles, etc. Nous sommes sur l' onglet publication et vous pouvez voir qu'il n'y a rien de publié ici. Pour vérifier le bon fonctionnement du programme, nous allons donc nous assurer que nous recevons les bons messages dans la console dans le cadre du dépannage, mais nous voulons également vérifier notre compte et nous assurer que le message a bien été créé sur notre compte Twitter. C'est ainsi que nous allons savoir si le programme fonctionne correctement. Il ne nous reste plus qu' à exécuter notre programme principal ou le fichier Python. Et c'est vraiment facile à faire. Donc, vous pouvez le faire dans le terminal. Vous pouvez taper Python , puis cliquer sur Tab pour compléter automatiquement l'espace, puis sur le nom du fichier Python X, soulignement puis tabulation. Le nom complet du fichier Python sera automatiquement nom complet du affiché, puis cliquez sur ou appuyez sur Entrée OK, ici, maintenant, c'est toute la question de la redirection que nous devons contourner. Donc, ce que vous allez voir ici, c'est que vous allez obtenir ceci. Vous souhaitez cliquer sur Application autorisée. Si vous avez ouvert le bloqueur de fenêtres contextuelles, vous assurer que vous autorisez est très important de vous assurer que vous autorisez les fenêtres contextuelles à partir de cette URL , car il ne vous le montrerait pas il ne vous indiquera pas l'étape suivante. OK ? Vous devez vous assurer de garder un œil sur cela au cas où cela ne fonctionnerait pas et d'autoriser les fenêtres contextuelles. Une fois que vous verrez cet écran, vous allez cliquer sur l'application autorisée , puis elle vous donnera cette URL. C'est pourquoi le code était un peu long car nous avons besoin de ce code. Ce que vous voulez faire, c'est sur l'URL ici en haut, vous verrez quelque chose, puis vous verrez le caractère et ici, puis le code est égal. Tout ce qui recherche l' égalité de code est ce que vous voulez récupérer. C'est donc le code dont nous avons besoin pour l'authentification. Alors allez-y et copiez ceci. Ensuite, nous voulons revenir au code de Visual Studio, puis vous pouvez voir qu' il y a un message qui dit coller le code d'autorisation ici, et c'est ce que nous allons faire. Alors collez-le dedans. Vous pouvez simplement le faire en cliquant avec le bouton droit de la souris, puis en cliquant sur Enter. OK, nous avons donc des erreurs, des demandes non valides. Description de l'erreur, les champs de valeurs pour le code d'authentification n'étaient pas valides. Impossible de démarrer mais sans jeton d'accès. Si vous voyez cette erreur, cela ne signifie pas nécessairement que le code est erroné. J'ai vérifié le code deux fois. Le code semble correct. Parfois, le problème vient de leur côté. Donc, avant de vraiment changer quoi que ce soit dans le code ou de commencer à résoudre les problèmes, vous pouvez avant de vraiment changer quoi le code ou de commencer à résoudre les problèmes, simplement attendre quelques secondes, une minute ou deux, puis réessayer de lancer le programme parce que, encore le problème est parfois là, et lorsque nous essayons d' obtenir un jeton d'accès depuis le back-end des API de développement Donc, la première fois que je l'ai lancé, j'ai rencontré ce problème. La deuxième fois que je l'ai lancé, il a bien fonctionné. Donc, ce que j'ai fait ici, c'est que j'ai vidé et effacé les erreurs et tous les journaux de la console afin que nous puissions repartir à zéro. Encore une fois, je n'ai rien changé au code ou à l' application que nous avons. Je vais simplement relancer le programme. Alors allons-y et faisons-le. Donc Python, puis espace, le nom du fichier, et allons-y, appuyons sur Entrée et exécutons-le. Maintenant, encore une fois, il va nous demander la même chose : autoriser l'application. Je vais donc cliquer sur Application autorisée. Cela va ouvrir un nouvel onglet. Je vais prendre ce code, copier, retourner dans notre terminal, retourner dans notre terminal, et il est écrit de coller le code d'autorisation ici. Je vais le coller et cliquer sur Entrée. Et vous voyez, il est dit que le jeton d'accès a été obtenu. Donc ça s'est bien passé cette fois, et il est dit que les sujets tendances ont sélectionné les mises à jour GPT du chat OK. Et ici, il est écrit « Tweet posté ». Voici donc le message réel 15. Automatisation des feuilles de papier à main levée: Dans cette conférence, vous allez apprendre à connecter Deep Seek à Google Sheets, automatisant des tâches telles que l'analyse des sentiments, nettoyage des données et la génération de rapports Plus besoin de copier-coller. Imaginez que votre feuille de calcul se mette à jour elle-même avec les informations de l'IA du jour au lendemain Faisons en sorte que cela se produise. Ne t'inquiète pas. Si cela vous semble complexe, je vous guiderai à chaque étape. Nous allons commencer par Google Cloud, la passerelle vers les données de votre feuille de calcul Dans cette démo, nous allons travailler sur un guide d' automatisation de l'analyse des sentiments, et nous allons créer ensemble un programme dans lequel nous lisons les commentaires des clients à partir d'une feuille Google Sheet, et nous demanderons à Deepseek analyser les commentaires et, sur cette base , d' attribuer un sentiment, tel que positif, négatif ou neutre, puis nous utiliserons l' API de Google pour le répondre sentiment qui a été extrait de l'API Deep Seek vers Google Sheets. Le fait est donc que tout est autonome, entièrement automatique et que vous n'avez pas besoin de faire de travail manuel. Maintenant, pour ce qui est des prérequis, vous avez besoin de pratiquement tout ce que nous avons abordé jusqu'à présent. Donc, un compte Deep Seek clé d'API et un peu d' équilibre là-dedans. Vous avez besoin d'un compte Google ou Gmail. Vous avez besoin d'une console Google Cloud, Python installé, et de préférence de la dernière version de Python et du code Visual Studio. Et vous pouvez voir ici pour tester réellement notre application, que pour tester réellement notre application, je suis allé sur Google Drive. J'ai créé une feuille de calcul très simple ou Google Sheet, qui comporte vraiment deux colonnes ici Nous avons reçu les commentaires des clients et nous avons reçu une autre colonne, intitulée Sentiment de la colonne B ». heure actuelle, le sentiment est vide, et c'est là le problème, car nous voulons que Deep Seek génère automatiquement le sentiment pour nous en fonction de ces commentaires, puis nous le réinscrirons dans cette feuille à l'aide de l'API Sheet de Google. Vous pouvez voir ici que je viens de créer des données aléatoires. Imaginez donc que vous allez sur Amazon pour acheter un produit ou vraiment sur n'importe quel autre site de commerce électronique et que vous voulez acheter un produit et que vous voulez d'abord donner un avis, vous voulez passer en revue les avis. Et ici, j'ai reçu une dizaine de critiques ici. Encore une fois, il ne s'agit que de données inventées. Donc, par exemple, j' adore absolument ce service. Le produit était cassé à son arrivée, il pleuvait à nouveau, nous en achèterons à nouveau, etc. Le fait est que nous voulons les analyser un par un, puis déterminer quel est le sentiment associé à ces déterminer quel est le sentiment commentaires, puis réécrire dans la ligne correspondante de la colonne B. D'accord, la première chose que nous voulons faire est accéder à Google Cloud Console. Et encore une fois, pour cela, il vous suffit d'un compte Gmail ou d'un compte Google. Maintenant, la première fois que vous accédez à cette adresse, qui est console clogogle.com, vous verrez peut-être un assistant vous expliquer un tas de termes et conditions et autres choses de ce suffit donc de suivre les instructions, cliquer sur Continuer ou sur Suivant jusqu'à ce que vous ayez dépassé ce point et que votre compte Google Cloud soit créé. Ensuite, vous devriez être présenté par un écran comme celui-ci, qui est l'écran de bienvenue. Ensuite, ce que vous voulez faire, c'est trouver le produit appelé APIs and services ici. Il se peut donc qu'il soit déjà là, selon que vous l'avez récemment consulté ou non. Ou vous pouvez simplement vous rendre ici lors de la recherche et saisir des API et des services. Je vais donc taper des API, et vous pouvez voir ici que le premier résultat de recherche est celui que nous recherchons. Donc des API et des services. Allez-y et cliquez dessus. Et ici, vous pouvez voir qu'à l'heure actuelle, la page est vide et qu'il est écrit pour afficher cette page, sélectionnez un projet. le moment, nous n' avons pas de projet, nous allons donc en créer un. Alors allons-y et cliquons dessus. Ici, nous n'avons rien. Alors allons-y et cliquons sur Nouveau projet, et c'est ici que nous voulons lui donner un nom. Et appelons cela l' analyse des sentiments, l'automatisation. Ensuite, pour l'organisation, vous pouvez simplement laisser ce champ vide et appuyer sur Créer. Une fois le projet créé, un écran comme celui-ci s'affiche. Ensuite, lorsque vous travaillez dans l' API et les services, vous devez cliquer sur Bibliothèque C'est ici que nous voulons rechercher l'API Google Sheets, et nous voulons l'activer. Donc, si vous faites défiler l'écran vers le bas, vous pouvez le rechercher en haut et taper dans Google Sheets, ou vous pouvez simplement faire défiler l'écran vers le bas et trouver celui que vous recherchez. Nous avons des API pour Google Drive, le calendrier, GML, etc. Tous les produits Google sont donc disponibles ici pour que vous puissiez y accéder via l'API. Et nous y voilà. Nous avons en fait trouvé API Google Sheets. Alors allez-y et cliquez dessus. Et lorsque vous cliquez dessus , vous pouvez voir qu' il y a une option qui indique Activer, alors allez-y et cliquez sur Activer, ce qui devrait activer l' API Google Sheets pour notre projet. OK, allons-y. Ensuite, vous devez vous rendre ici dans la barre de navigation de gauche et cliquer sur les informations d'identification. Et en haut, vous verrez un bouton appelé Créer des informations d'identification. Donc, ce que vous voulez faire est de cliquer dessus , puis de sélectionner l'ID client OAT Alors allez-y et sélectionnez cette option. Et maintenant, vous voulez cliquer sur Configurer l'écran de consentement. Donc, si vous cliquez dessus, cela nous mènera ici. Il indique que la plate-forme Google OT est déjà configurée. Alors allez-y et lancez-vous. Et c'est ici que vous pouvez mettre certaines informations ici. Donc, pour AppName, je vais juste mettre l'analyse des sentiments, l' automatisation, le courrier électronique d'assistance aux utilisateurs Je vais juste saisir ma propre adresse e-mail. Et encore une fois, j'ai créé cet e-mail pour les besoins de cette démo, il s'agit donc d'une adresse e-mail Gmail aléatoire. Ensuite, ce que vous voulez faire, c'est cliquer sur Suivant, et vous serez redirigé vers le public. Celui-ci dit interne, externe, nous voulons donc le mettre à la disposition de tout utilisateur de test possédant un compte Google. Sélectionnons-le donc. Créez ensuite. Et nous pouvons annuler certaines de ces informations et ignorer, désolé, ne pas annuler. Ignorez certaines de ces informations et cliquez simplement sur Créer. En fait, le contact ne nous le permet pas, alors allons-y et finissons-en. Je vais donc saisir à nouveau la même adresse e-mail ici, puis j'accepte, je continue et maintenant je crée. Nous avons donc simplement saisi quelques informations. Ce sont des trucs assez simples. Bien, maintenant que la configuration OAT a été créée, vous pouvez faire ici, cette barre de navigation de gauche a changé, cette barre de navigation de gauche a changé, comme vous pouvez le voir pour d' autres options car nous sommes sous la Il n'y a donc rien à voir ici. Mais si vous vous intéressez à l'image de marque, vous pouvez voir certaines des choses que nous venons à notre application et à nos projets. Le nom de l'application est donc Sentiment Analysis, automatisation. Voici un SMS d'assistance ou e-mail d'assistance utilisateur que les utilisateurs peuvent contacter si nous le souhaitons Voici les coordonnées du développeur. Encore une fois, il ne s'agit que d'un e-mail de démonstration comme celui que j'ai créé pour les besoins de cette démo. Ce que nous voulons faire, c'est passer ensuite au client, créer un nouveau client, et créer cette application de bureau parce qu' une application Web est vraiment si vous regardez le type d'application, vous avez l'application Web, vous avez l' application de bureau et certaines applications natives pour Android et IOS, etc. L'application Web attend simplement des serveurs, ce que nous n'avons pas. L'application de bureau est simplement qu' elle sait que nous essayons d'exécuter un script. Cela indique à Google que nous essayons d'exécuter un script localement sur notre machine. Alors allez-y et sélectionnez Desktop App, puis ici, le nom Desktop client one est correct. Alors allez-y et cliquez sur Créer. Et ici, cela va vous en donner, cela va vous donner quelques informations. Voilà le secret. L'ID du client, le secret du client, sont donc nécessaires pour l'authentification. Et ce que vous voulez faire, c'est cliquer sur Télécharger le JSON. Ainsi, lorsque vous cliquez dessus, le fichier JSON est téléchargé sur votre ordinateur, que nous utiliserons ultérieurement lors de l'assemblage notre programme. Cliquez donc sur OK. Nous avons créé celui-ci, et maintenant tout va bien. Encore une fois, vous avez vos informations ici. Mais nous avons vraiment besoin de ce dossier. L'important, c'est le fichier que nous avons téléchargé. Enfin, si vous accédez à Audience, c'est également très important, car vous devez avoir un utilisateur de test afin que nous puissions réellement authentifier et tester notre application afin de nous assurer qu'elle fonctionne correctement et d'être autorisés à effectuer ces appels d'API Google Donc, ce que je vais faire, c'est sous audience, je vais passer dans cette section pour tester les utilisateurs sur un utilisateur. Et ici, il vous suffit de saisir votre e-mail, que je vais mettre dans mon compte Gmail et de cliquer sur Safe. Vous pouvez mettre plusieurs e-mails si vous le souhaitez. Et ici, nous avons créé le client OOF, et nous devrions être prêts à partir. En fait, je vais juste parler du client ici. Encore une fois. Une chose que je suggère, c'est qu'après avoir créé l'utilisateur de test, si vous revenez au client, vous pouvez voir qu' il est créé, et ici, vous avez le téléchargement du client. Donc, si jamais vous perdez ce fichier JSON, vous pouvez cliquer sur le soleil et il le téléchargera à nouveau pour vous. C'est donc très important au cas où vous auriez besoin de le récupérer ou si vous avez besoin d'accéder à nouveau à ce fichier JSON. Maintenant, il s'agit d'une étape très importante. Donc, ce que je vais faire, c'est déplacer mon fichier secret du client ou le fichier JSON dans le dossier où je vais créer mon code et mon application. C'est très important car nous allons donner un nom à ces informations d'identification. Il s'agit d'un point d'identification JS sur le fichier, qui doit se trouver dans le même dossier que votre script Python. Sinon, cela ne fonctionnera pas. Encore une fois, une chose que vous pouvez faire est que, comme cela est déjà configuré dans le code, vous pouvez simplement le renommer en informations d'identification, et ici vous pouvez voir que extension de type est JSON SourceFle Cela inclura donc les informations sur le client et le secret du client, que nous utiliserons pour nous authentifier. Ensuite, allons-y et commençons avec notre programme Python. Donc, ce que je vais faire, c'est ouvrir le code Visual Studio ici. Et allons-y et créons un nouveau fichier Python. Et je vais appeler ce point d' analyse des sentiments Pi. Alors allons-y et sauvegardons ça. Et ce que je vais faire, c'est copier le code suivant ici, que je vais encore une fois vous fournir afin que vous puissiez le suivre. Ensuite, nous allons parcourir les différentes sections et blocs du code et expliquer ce qu'ils signifient. D'accord, deux ou trois choses pour commencer. Donc, si vous faites défiler l'écran jusqu'en haut, cela va être très important. La première est la clé d'API Deep Seek. Nous l'avons donc obtenu lors de conférences précédentes, et je vous ai montré comment l'obtenir. Et c'est très important car vous souhaitez placer cette valeur ici pour votre clé d'API Deep Seek. Et ici, tout reste est automatiquement renseigné, comme l'API de Google, l'authentification pour les points de terminaison des feuilles de calcul, etc. Il y a une autre chose dont vous avez besoin, c'est l'identifiant de la feuille de calcul Donc, ici, cette valeur, vous pouvez l'obtenir en retournant dans votre feuille de calcul ici Donc, si vous revenez ici, la façon dont vous pouvez trouver cet identifiant se trouve en haut. Ainsi, dans l'URL ou la barre d'adresse, vous voyez une barre oblique D, puis à la fin, une modification de la barre oblique Donc, tout ce qui se trouve entre les deux après la barre oblique D, c'est-à-dire en commençant après cette barre oblique et terminant avant la barre oblique avant la modification, c'est l'identifiant de votre Nous voulons donc aller de l'avant et sélectionner cela. Ce sera donc, encore une fois, cette partie ici. Donc, après la barre oblique après le D, puis avant la barre oblique pour la modification Alors allez-y et copiez-le. Et puis, si vous revenez à notre IDE, vous pouvez voir que c'est ici que vous devez coller cette valeur. La tienne sera différente de la mienne. Et puis voici, la plage de feedback et la plage de sentiments, j'ai commencé la plage de saisie, essentiellement le point de départ à partir de A deux, puis pour le sentiment à partir de B deux. Encore une fois, si vous revenez à la feuille de calcul, vous pouvez voir qu'il s'agit de la colonne A, A est en fait l'en-tête B un est l'en-tête, donc je dis essentiellement de commencer à lire à partir de A deux et plus. C'est notre gamme. Ensuite, pour le sentiment, nous disons de commencer à écrire le sentiment à partir de B deux et ainsi de suite. C'est donc ce que cela signifie ici. Maintenant, nous n'allons pas passer en revue tout cela parce que c'est un peu accablant, cela peut être un peu accablant. Mais encore une fois, rien de compliqué. C'est simple. Si vous avez l'habitude de coder, si vous avez de l'expérience et des connaissances en codage , c'est très simple. Mais en gros, cela ne fait que l' essentiel de ces informations est utilisé pour l'authentification des API Google. Et l'important ici , ce sont les informations d'identification sur lesquelles JS est activé. C'est pourquoi il est important de s'assurer que ce fichier se trouve dans le répertoire racine de notre projet, ce qui est le cas. Et c'est essentiellement là qu'il va lire toutes les idées du client et secrets du client à des fins d'authentification. Ici, cette fonction consiste essentiellement à lire les commentaires. Il examine donc la colonne A, et voici un texte qui sera imprimé. Vous le verrez plus tard dans la console, puis vous pourrez voir qu'il essaie d'utiliser l' ESDK et qu'il lit la feuille de calcul, puis qu'il passe en revue l'identifiant et qu'il obtient les valeurs de la colonne A, qui correspond essentiellement aux commentaires qui correspond essentiellement aux commentaires fournis par les La fonction suivante consiste à prendre ces commentaires et à les analyser. Vous pouvez donc voir cette fonction, nous la transmettons sous forme de texte, et ce texte sera en quelque sorte un tableau de tous les commentaires que nous avons collectés à partir de la feuille de calcul via les API Google Il s'agit donc d'une opération de lecture. Et maintenant, nous allons le transmettre à Deep Seek. Voici donc le modèle Deep Seek. Nous utilisons le modèle gratuit, le chapeau Deepsk. Nous disons à Deep Seek que le personnage, donc vous êtes une IA d' analyse des sentiments, ne renvoie que des résultats positifs, négatifs ou neutres Et puis voici ce que l' invite va être. Le message indique donc d'analyser le sentiment suscité par les commentaires de ces clients, puis nous leur transmettons le texte. Ensuite, nous allons simplement passer en revue cela jusqu' à ce que nous ayons examiné tous les commentaires. Ensuite, Deepseks va l'analyser, nous donner l'une des trois valeurs suivantes, positive, négative, neutre, puis nous avons nos résultats, et nous pouvons réécrire ce sentiment dans les Google Sheets sur la colonne B, qui est essentiellement cette fonction Cela va donc prendre en compte le service et les sentiments, puis utiliser ces SDK et les feuilles de calcul, le SDK ou les classes comme méthodes pour mettre à jour la colonne B avec Et c'est encore une fois notre programme principal. Cela va simplement passer en revue les commentaires, créer des sentiments, appeler ces fonctions, simplement écrire cela , puis nous verrons quelques journaux de console pendant que nous exécuterons le programme. OK, donc je pense que nous sommes à peu près prêts à gérer cela. Assurez-vous donc d'enregistrer votre fichier et toutes les modifications. Assurez-vous d'avoir saisi la valeur clé Deep CKPI ici et l' ID de la feuille de calcul Et allons-y et lançons un terminal. Et, bien sûr, avant d'exécuter le programme, nous devons installer les dépendances. Nous allons donc le faire et cliquer sur Créer ici pour créer d'abord un environnement. Et je crois qu'un nouveau caractère de ligne a été ajouté à la fin, donc il a automatiquement commencé à exécuter la commande sans que j' appuie sur Inner. C'est très bien. Je vais le coller pour que vous puissiez le voir avant de passer à autre chose. OK, l' environnement est donc créé, et maintenant l'installation de toutes les dépendances se poursuit . Je mettrai la vidéo en pause et nous reviendrons quand tout sera terminé. OK, l'installation de toutes les dépendances est terminée, et je voulais juste coller cette commande d'installation car un nouveau caractère de ligne a été ajouté à la fin, et elle a rapidement commencé fonctionner sans que vous ayez l' occasion de la voir Mais il s'agit simplement d'une installation PIP, puis toutes les dépendances dont nous avons besoin pour fonctionner, c'est-à-dire Google Lot, Google Lott Library, Google Oth, HTP Lip two, API, client Python et Et, bien sûr, je l'ai également inclus ici dans le commentaire ci-dessus, donc vous pouvez voir qu'il est dit : « Installez d'abord les bibliothèques requises », puis il y a la commande pour le faire. Je ne vais donc pas le lancer parce que je l'ai déjà lancé, donc je vais annuler, et nous devrions être prêts à exécuter notre programme maintenant. Très bien, nous sommes donc prêts à exécuter le programme. Et encore une fois, c'est très simple. Tapons Python, puis un espace, le nom du fichier, donc Sentiment Analysis, puis tiret ou tabulation, excusez-moi, puis appuyez sur Entrée, et le programme sera lancé. Maintenant, quand vous faites cela, cela va ouvrir un onglet de navigateur, ce qu'il a fait pour moi ici. Alors laissez-moi le faire glisser sur l'écran. Vous pouvez donc voir maintenant qu'il nous demande de choisir un compte. Je vais choisir C'est à des fins d'authentification, et cela indique de continuer. Nous avons besoin d'un compte pour cela. Et si vous vous en souvenez, nous l'avons ajouté en tant qu'utilisateur test. Cet e-mail peut donc accéder à ce compte. Je vais donc sélectionner ceci. Et maintenant, il est indiqué que Google n'a pas vérifié cette application, ce qui est bien car nous ne l'avons pas vraiment publiée ou quoi que ce soit d'autre. Alors allez-y et cliquez sur Continuer. Et ici, encore une fois, il s'agit simplement de demander une analyse des sentiments. Il vous donne les informations auxquelles vous essayez d'accéder, et vous devez donner votre consentement explicite. Ici, il est indiqué que lorsque vous autorisez cet accès, automatisation de l'analyse des sentiments pourra voir, modifier, créer et supprimer toutes vos feuilles de calcul Google Sheet Il s'agit donc simplement de s'assurer que vous comprenez quand cet accès vous est accordé ou quand vous accordez cet accès à ce compte. Alors allez-y et cliquez sur Continuer Maintenant que le flux d'authentification est terminé, vous pouvez fermer cette fenêtre. Revenons maintenant à notre code Visual Studio et examinons le terminal. Vous pouvez donc voir ici dans la console que le programme est en cours d'exécution et qu'il commence à analyser le sentiment. Donc, la première était : j'adore absolument ce service. Il va donc falloir le donner à Deep Seek en guise d'invite et demander à Deepsek d'analyser et de nous donner un sentiment Vous pouvez donc voir qu'il est indiqué que l'un d'eux était positif. Le produit était cassé à son arrivée . Celui-ci est négatif. Une expérience incroyable. Encore une fois, c'est positif. C'est bon, pas génial, mais pas terrible non plus. C'est neutre. Et il va simplement continuer à toutes les lignes de la colonne A pour parcourir toutes les lignes u qui contiennent réellement valeurs et effectuer l'analyse des sentiments Et quand il sera terminé, il l'inscrira dans la feuille Google Sheet dans la colonne B. Il est donc indiqué que l'analyse des sentiments est terminée et écrite sur Il est donc indiqué que l'analyse des sentiments la feuille. Alors maintenant, allons-y et testons cela. Nous allons donc accéder à notre feuille, et vous pouvez voir qu'elle est désormais automatiquement remplie pour nous ici. Et encore une fois, si vous ne le voyez pas, n' hésitez pas à rafraîchir la page. Et lorsque vous actualiserez, ces valeurs seront renseignées s'il n'y a pas eu d'erreur lors de l'exécution du programme ou du processus. Maintenant, il s'agit d'une démonstration simple, mais vous pouvez voir à quel point elle peut être puissante, car si vous aviez un magasin enregistrant 100 000 ventes ou 10 000 ventes, vous ne le feriez pas et vous vouliez comprendre les commentaires des clients afin d'apporter des améliorations à votre boutique ou à votre marque de commerce électronique ou à tout ce que vous essayez de vendre, et vous vouliez recueillir des commentaires et apporter des améliorations, vous devez comprendre les données, et vous devez être capable d'interpréter les données et de prendre des décisions de type basées sur les données. Cela va donc vous aider, mais imaginez si cela a été fait manuellement par une personne et qu' mais imaginez si cela a été fait manuellement par une personne il y ait 10 000 lignes ou 50 000 lignes parce que vous avez enregistré 50 000 ventes et avis. Cela va prendre très, très longtemps, et il n'a fallu que quelques secondes à l'IA pour le faire à votre place, et tout s'est fait automatiquement. Vous n'avez donc vraiment rien à faire, ce qui vous permet de gagner du temps sur des tâches plus importantes et de grande valeur , un type de travail connexe. J'espère donc que cela montre à quel point l'intégration de l'IA dans des applications telles que Google Sheet peut être puissante . Vous venez d'apprendre à transformer des données statiques en un pipeline d'IA dynamique. Imaginez ensuite que vous générez automatiquement des rapports mensuels ou que vous nettoyez des ensembles de données désordonnés. Deep Seek s'occupe de tout. Pour le prochain exercice, j'aimerais que vous modifiiez ce script afin de résumer les commentaires dans la colonne C avec un résumé de dix mots. 16. Modèles de précision avec l'ensemble de données: Dans cette conférence, vous apprendrez Deep Seek à se spécialiser dans votre domaine, qu'il s'agisse de jargon juridique, termes médicaux ou de voix de marque Aucun doctorat en apprentissage automatique n'est requis. Le peaufinage revient à enseigner à Deep Seek l'argot ou les acronymes de votre entreprise Tout à coup, il écrit exactement comme vous le souhaitez. Il n'y a plus de réponses génériques. Une entreprise de vente au détail a peaufiné tickets d' assistance de Deep Seek on 500 Path. Aujourd'hui, il résout 40 % de problèmes supplémentaires sans santé humaine. Nous allons recréer cela. D'accord, donc cette prochaine démo va être très intéressante Et ce que nous allons faire c'est peaufiner Deep Seek pour le support client. L'objectif ici est donc de former Deep Seek à résoudre les demandes de remboursement liées au commerce électronique avec la voix de votre marque. Et la façon dont nous allons aborder cette question est nous procurer le modèle de base Deep Seek, l' un des modèles de base gratuits, et de l'entraîner à l'aide de certaines données, des données clients. Et nous allons le peaufiner pour l'adapter à ce client en fonction ces données clients et de l'adapter à la voix de votre marque et à la manière dont vous souhaitez qu' elle réponde aux demandes des clients en cas de problème. Et ce que nous allons faire à la fin c'est comparer les résultats. Nous allons donc exécuter des instructions par rapport au modèle de base et nous allons exécuter certaines instructions par rapport au modèle affiné, puis vous pourrez comparer visuellement les différences vous-même Plongeons-nous directement dans le vif du sujet. La première chose que nous allons faire est de créer un tout nouveau dossier ici dans votre environnement de développement, et celui-ci sera vide au départ. Et ce que je vais faire, c'est apporter ou copier-coller ces trois fichiers ici. Et ne t'inquiète pas. Nous allons passer en revue ces trois fichiers plus en détail dans un instant. Maintenant, nous allons ouvrir le code Visual Studio dans ce répertoire de travail. D'accord. Maintenant, ici, très rapidement, nous avons trois fichiers. Nous avons obtenu les données de support au format CSV. Il s'agit des données que nous allons utiliser pour former notre modèle à pour former notre modèle notre demande d'assistance afin s'adapter à la voix de notre marque. Et ce ne sont que quelques données que j'ai renseignées. Ce ne sont que des exemples de données. Vous avez le modèle de train, le Pi. C'est le programme qui va entraîner le modèle, le modèle de base basé sur les données du fichier de support CSV. Enfin, nous avons un programme qui va simplement vérifier en effectuant une comparaison entre le modèle de base et le modèle de train ou le modèle affiné, comme vous le verrez. D'accord, donc pour que nous puissions commencer, nous allons d' abord devoir installer une certaine dépendance Veuillez donc suivre cette séquence. C'est vraiment important. Et avant de commencer, je voulais juste souligner quelque chose de très important. Si vous avez l'intention de suivre cette démo, je vous recommande vivement d' avoir une machine, qu'il s'agisse d'un ordinateur portable ou de bureau, pour disposer d'un GPU très décent. Si vous avez l'intention de suivre cette démo, je vous recommande vivement d' avoir une machine, qu'il s'agisse d'un ordinateur portable ou de bureau pour disposer d'un GPU très décent. Parce que l'entraînement des modèles d'IA coûte souvent très cher. Ils vont prendre très, très longtemps, surtout si vous les exécutez sur un processeur. Vous verrez donc que j' ai , je dirais, un GPU un peu décent. Et même avec ça, ça va prendre du temps. Donc, si vous l'exécutez ou prévoyez de l'exécuter sur le processeur, cela prendra encore plus de et vous devrez peut-être attendre des heures jusqu'à ce que le processus soit terminé. Encore une fois, je recommande d'utiliser une machine ou un ordinateur doté d'un processeur graphique assez performant, qu' il s'agisse d'un AMD, d'une carte graphique ou d'un NVDA La première chose que nous voulons faire est donc de créer un environnement virtuel. Et je vous ai montré dans des conférences précédentes comment le faire grâce à ce processus ici. Donc, si vous passez la souris sur le coin inférieur droit, vous verrez ce qui dit 3,13 0,3 64 bits Et si vous cliquez dessus, vous pouvez cliquer sur Cre Virtual Environment, puis simplement suivre les instructions, ce que nous avons fait exactement dans certaines des conférences précédentes. Maintenant, je vais vous montrer une nouvelle méthode en le faisant via l'invite de commande. Allons-y et je vais juste zoomer un peu pour que ce soit plus facile à voir. Et allons-y et ouvrons un nouveau terminal. Allons-y et créons un nouvel environnement virtuel pour cet ensemble d'œuvres. Et je vais coller la commande suivante. Et une chose que je dois mentionner comme condition préalable est qu'il vaut mieux utiliser une ancienne version de Python. Donc actuellement, comme tout et toutes les dépendances ne sont pas compatibles, les bibliothèques que nous allons utiliser dans ce MEMR sont compatibles avec la dernière version de Python J'ai fait de nombreux tests et j'ai découvert qu'avec Python 3.10 ou n'importe quelle variante de la version 3.10, les choses fonctionnaient très bien Je vous recommande donc de faire de même. Mais bien sûr, n'oubliez pas que c'est au moment de cet enregistrement et que les choses amélioreront et changeront au fil du temps. C'est pourquoi vous me voyez créer un environnement virtuel avec Python 10. Donc, pour le moment, Python 3.13 est installé localement sur ma machine, et Python 3.10 est également installé localement sur ma Vous pouvez installer simultanément différentes versions de Python sur votre ordinateur. Je dois m'assurer que ce sont toutes les versions que vous installez, vous les ajoutez au chemin dans les variables de votre système. C'est très, très important. Donc, ne l'oubliez pas. Sinon, les choses ne se passeront pas très bien. Et vous avez cette option lorsque vous passez par l'assistant d'installation de Python. Maintenant, ici, cette commande dit simplement créer un environnement virtuel en utilisant Python version 3.10, et c'est le nom de notre environnement virtuel, qui est l'environnement de démonstration Deepsk Allons-y, appuyons sur Entrée pour créer l'environnement virtuel. Maintenant, lorsque vous faites cela, vous obtenez cet avis en bas qui dit : Voulez-vous sélectionner cet espace de travail sélectionné pour le dossier de l'espace de travail ? Et je vais dire oui, car c'est exactement pour cela que nous créons cet environnement virtuel. Maintenant, à l'étape suivante, une fois l' environnement virtuel terminé, nous devons l'activer. Et le dossier d' environnement virtuel va maintenant être créé dans votre environnement de développement, et il y a un dossier appelé scripts, et dedans, il y a un script appelé activate. Et ce que nous allons faire, c'est simplement l'appeler pour activer cet environnement virtuel. Et pour ce faire, il vous suffit de naviguer vers ce répertoire de travail et d'appeler Activate. Alors allons-y et exécutons-le. Vous pouvez voir ici que cela est changé en vert, et maintenant nous activons l'environnement virtuel et nous sommes dans le contexte de cet environnement. Donc, tout ce que nous installons, toutes les dépendances, tout est localisé. Maintenant, j'aimerais que vous exécutiez un test ici simplement parce que pour moi, par exemple, j'ai deux versions de Python. Je veux m'assurer que j' utilise l' ancienne dans le cadre de ce travail et de cette démo, car je sais que les nouvelles versions ne sont actuellement pas compatibles. Je veux donc être sûr à 100% que j'utilise Python 3.10 et non Python 3.13, simplement parce que j' ai les deux dans Vous pouvez facilement vérifier cela en tapant simplement Python. Version Space Dash. Et comme vous pouvez le voir, cela me dit que j' utilise Python 3.10 0.10, qui est exactement ce que je recherchais. Ensuite, nous voulons nous assurer que nous disposons d'une version à jour de PIP, que nous utilisons pour installer nos dépendances La plupart du temps, cela devrait déjà être à jour, mais je vais juste le lancer pour me rassurer sur le fait que je travaille avec la dernière version. La commande pour cela est donc Python PIP Install Upgrade PIP Nous sommes donc en train de mettre à jour le PIP lui-même, et vous verrez ici qu' il est indiqué que vous avez trouvé l'installation existante, qui est 2.3 0.1 Et maintenant, après une installation réussie, nous sommes passés à PIP 25.1 Ensuite, installons Torch et la bibliothèque KUDA Ce sont donc les dépendances dont vous avez besoin pour que votre programme puisse entraîner le modèle sur le GPU. C'est donc très important. J'ai expérimenté différentes versions de KUDA et j'ai découvert que cette version en particulier, la 128, fonctionne le mieux, ou la Dans le lien ci-dessous, il nous montre 128 CU 128, mais il s'agit simplement de la plate-forme de calcul de CUDA 12.8 C'est, encore une fois, très important parce que j'ai expérimenté de nombreuses versions différentes, et celle-ci semblait être celle qui fonctionnait pour moi Donc, quelque chose à garder à l'esprit, allons-y et exécutons cette commande, qui est simplement PIP install torch, torch Vision, torch audio, puis voici l'URL pour accéder également à la version 12.8 de CUDA Allons-y, appuyons sur Entrée pour démarrer ces dépendances. Maintenant, l'installation va prendre un certain temps. Donc je ne le suis pas Pour vous faire gagner du temps, je vais mettre la vidéo en pause, la laisser se terminer, et quand ce sera fait, je reprendrai la vidéo et nous y reviendrons. installation s' est terminée correctement Comme vous pouvez le voir dans les journaux ici, l' . Non seulement Torch, mais aussi de nombreux packages différents , comme CMPI, Palo, Nump et tous les autres , Storage Vision, Torch Audio, etc. Ensuite, nous voulons installer des bits et des octets et accélérer les bibliothèques, ce dont nous aurons encore une fois besoin pour la formation. Allons-y et exécutons la commande suivante, qui indique PIP Install et le nom des deux bibliothèques que vous pouvez voir ici à l'écran Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous devons installer le jeu de données Transformers et le PEF. Encore une fois, PIP installe le nom de ces trois bibliothèques, transformateurs, ensembles Alors allons-y et exécutons-le. Et, bien sûr, dernier point mais non le moindre, nous devons installer le hub de phase d' étreinte s'agit donc simplement du hub de soulignement Hugging Phase de PIP , et c'est la dernière dépendance que nous devons installer pour Alors allons-y et exécutons-le. Et oui, nous en avons essentiellement terminé avec l'installation des dépendances dont nous avons besoin pour exécuter le programme de formation. Maintenant, avant de lancer le programme de formation pour affiner le modèle à l'aide de votre jeu de données, j'ai l'habitude de faire un test rapide ici, afin de m'assurer que toute l'installation s'est déroulée correctement et que le système est capable de détecter mon GPU, car si ce toute l'installation s'est déroulée correctement et que le système est capable de détecter mon GPU, n'est pas le cas, cela signifie qu'il utilisera automatiquement le processeur par défaut, et ce n'est pas ce que je veux cela se produit ici parce que, encore , la formation va prendre de très nombreuses heures . Donc, pour ce faire, je fais un test rapide. Permettez-moi donc d'abord de faire un CLS, qui efface l'écran pour qu'il soit plus facile à abord, nous devons entrer en mode Python, puis nous imprimons simplement certaines informations dans le journal de la console. Tapons donc Python, et cela va entrer dans le mode Python ici. Si vous voyez les trois flèches, cela signifie que vous l'avez fait correctement. Et ce que je vais faire, c'est taper Import Torch qui va prendre une seconde à charger, puis nous allons imprimer les appareils CUDA disponibles, puis nous verrons s'ils sont compatibles ou non Maintenant que l'importation est terminée, je vais ajouter ce qui suit. Donc, ici, je dis « print, torch dot KUDA » est disponible. Donc, s'il détecte un GPU sur ma machine, et bien sûr, les pilotes de mon GPU NVDA doivent être installés et fonctionner correctement pour fonctionner correctement pour qu'il puisse effectuer cette détection, mais ici, s'il le détecte, cette première déclaration sera vraie ou fausse Et dans ce cas, cela devrait revenir à vrai si j'ai effectué l' installation correctement. Et le second va imprimer le nom de cet appareil. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que nous trouverons. Vous pouvez donc voir la première déclaration, elle est retournée vraie, et la suivante est revenue avec le nom du GPU. Donc, dans ce cas, le GPU pour ordinateur portable NVD Fos RTX 40 70. Cela signifie qu'il a été capable de détecter correctement le GPU, et maintenant nous pouvons être sûrs que lorsque nous démarrerons le programme d' entraînement, il tirera parti de ce GPU et non du processeur. Et, bien sûr, nous avons également écrit le code pour le faire. Alors maintenant, sortons de ce Python. Donc, la façon dont vous pouvez le faire est de sortir, puis d'ouvrir le support de fermeture. Cela va nous ramener à l'environnement virtuel activé, et nous sommes maintenant prêts à exécuter notre programme de formation. D'accord, alors maintenant, c'est là que se passe la partie la plus excitante, ce qui est un peu ennuyeux aussi C'est donc là que la magie opère, et c'est là que nous allons commencer à entraîner les données. Et nous allons utiliser ici ce programme dont nous avons parlé, dont nous parlerons plus en détail plus tard. Nous allons utiliser ce fichier et le fichier CSV de points de soulignement de support suivant pour affiner ce modèle en fonction de toutes les demandes des clients et de la réponse de l'agent de support client Et ici, nous avons 101 points de données. C'est donc assez diversifié et agréable avec différents ensembles de données et échantillons ici Cela devrait donc faire un très bon travail pour entraîner notre modèle, et à la fin, nous verrons quand nous exécuterons notre vérification. Donc, ici, la façon dont nous exécutons ce programme et commençons l'entraînement est simplement le nom de ce Python, puis le nom de ce fichier. Allons-y et tapons Python. Vous pouvez utiliser la touche Tab pour la saisie automatique, puis aller l'espace, puis taper dans l'onglet Rain Auto, puis la saisie automatique sera Et si vous appuyez sur Entrée, c'est à ce moment que l'entraînement commencera. Et une remarque ici est que même si j'ai un GPU relativement bon. Cela va prendre relativement longtemps. Et vous pouvez voir ici que le programme a commencé. Il a détecté le nombre de lignes, nous en avons donc 100 sur lesquels travailler. Et ici, c'est en train de regarder les shorts. Et dans le coin inférieur droit, vous voyez ce texte qui indique zéro sur 65 et 00 points d'interrogation. Et cela va montrer qu'au fur et à mesure que l' entraînement progresse, ces chiffres seront mis à jour, et cela vous montrera combien de temps s'est écoulé et combien de temps Sachant que cela va prendre plusieurs heures, je vais mettre la vidéo en pause ici, la laisser se terminer, puis nous reprendrons la vidéo, et nous commencerons par le repos et la vérification. Alors je te verrai bientôt. C'est bon, alors nous sommes de retour. Et comme vous pouvez le constater, la formation du modèle est maintenant terminée. Et voici quelques informations que vous pouvez consulter dès le départ sur la console. Cela a donc été fait, terminé à 100 %. Il a fallu environ 1 heure 45 minutes pour entraîner ce modèle. Vous pouvez voir le statut ici Formation terminée, et cela vous donne des informations sur l'endroit où le modèle a été enregistré. Dans ce cas, dans ce répertoire ici, modèle de soulignement affiné Et vous pouvez voir que cela nous indique que le modèle a été enregistré avec succès. Si vous souhaitez vérifier cela, vous pouvez simplement ouvrir le répertoire de votre projet. Vous pouvez voir qu'il a créé ici un nouveau dossier appelé Fin tuned Model, et si vous cliquez dessus, vous verrez les fichiers associés à celui-ci. Et maintenant, pour ce qui est amusant, la dernière étape consiste à vérifier les résultats. ce faire, nous allons exécuter quelques exemples d'instructions par rapport au modèle de base et les mêmes instructions par rapport au modèle Fine Tune, nous avons entraîné avec nos données de support, et nous allons faire une comparaison pour voir si nous remarquons des Maintenant, nous allons y parvenir par le biais de ce programme. Donc, sur le côté gauche, vous pouvez voir que nous avons un script Python appelé Verified Train Model. Et voici le code qui accomplit réellement cette tâche Il va donc simplement charger les modèles. Il va lancer les bals de fin d'année et nous montrer le résultat Et encore une fois, nous y reviendrons dans un instant. Mais d'abord, exécutons-le et voyons ce que nous obtenons. Et pour exécuter cela, il suffit de taper l'espace Python et le nom du fichier. Vérifiez donc et tapez simplement cela, il récupérera automatiquement le fichier. Ensuite, appuyons sur Entrée pour exécuter les instructions par rapport à exécuter les instructions par rapport ces modèles et voir ce que nous en arrivons OK, nous sommes donc de retour et le script de vérification est terminé, et nous voyons des résultats intéressants ici. Passons donc en revue en détail ce que nous voyons invite par invite, et comparons certaines des principales différences entre les deux modèles. Donc, laissez-moi d'abord agrandir ce terminal pour qu'il soit plus facile à voir, puis faisons défiler la page jusqu' en haut pour pouvoir commencer par le tout premier exemple. D'accord. Et dans notre code, nous avons isolé cette invite par bal de fin d'année. Comme vous pouvez le constater, dans le journal de la console, vous pouvez clairement voir où commence le premier bal de fin d'année, puis il est divisé par ces séparateurs, des séparateurs de signes égaux que vous voyez simplement pour rendre les choses un peu plus lisibles et plus agréables visuellement Ensuite, vous avez la réponse du modèle de base, puis vous avez la réponse du modèle affiné. Il est donc facile de comparer les deux différences. Commençons maintenant par la première invite et examinons certaines des différences. Le premier message indique donc « demande de remboursement du client Il indique donc que ma commande a été annulée sans mon autorisation et que j'ai quand même été débité. Maintenant, si vous regardez le modèle de base, la réponse du modèle de base est « je suis désolée de l'apprendre ». Vous avez eu une expérience négative avec notre service. Veuillez me fournir les informations suivantes afin que je puisse mieux vous aider. Ensuite, il demande des informations telles que le numéro de commande, paiement, le motif de l'annulation du jour, etc. Ensuite, il est indiqué qu'une fois que j'aurai obtenu les informations nécessaires, je contacterai votre fournisseur de paiement et le commerçant pour résoudre ce problème. Ensuite, nous parlerons de ce chiffre de perplexité plus tard. Mais c'est la réponse du modèle de base. Regardons maintenant le modèle Fine Tune. Vous pouvez donc voir que le modèle de réglage fin est plus concis. Il indique qu'il semble que vous ayez rencontré le problème avec votre commande. Veuillez me fournir le numéro de commande ou toute autre information susceptible de m'aider à mieux vous aider. La différence réside donc dans le fait que le modèle de base se lance dans un flux de travail semi-automatisé à plusieurs points. Par exemple, contacter le fournisseur de paiement et le commerçant. Et puis le modèle affiné ici, celui-ci est que le modèle reste plus succinct et centré sur le client ne demandant d'abord que les informations clés Et cela correspond à nos exemples de formation qui mettaient l'accent sur la collecte de détails plutôt que sur la promesse d'actions dorsales. Passons maintenant à l'invite suivante. Et le message numéro deux, celui-ci indique la demande de remboursement du client. Ce sont toutes des demandes de remboursement. Cela indique donc que les fonctionnalités premium de l'application ne fonctionnent pas, même si je les ai payées la semaine dernière. Comparons maintenant la réponse des deux modèles. Donc, le modèle de base dit : « Je suis désolée d'apprendre cela ». Pouvez-vous s'il vous plaît me fournir plus d' informations sur le problème que vous rencontrez ? Cela m'aidera à mieux comprendre et à vous aider à résoudre vos problèmes, assistant IA, etc. La réponse précise du modèle est la suivante merci de nous avoir contactés concernant les problèmes liés aux fonctionnalités premium de l'application. Nous vous remercions de votre patience et de votre compréhension alors que nous nous efforçons de résoudre ce problème. Pour nous assurer que nous pouvons répondre efficacement à votre problème, nous vous demandons de bien vouloir fournir les informations suivantes, puis il vous demandera ces trois éléments. Vous avez la date, la plateforme et le nom du compte. Et ensuite, s'il te plaît, envoie-nous ce que tu veux. Et ici, vous pouvez constater la différence entre la précision de la réponse, c'est qu'elle adapte une voix plus formelle et alignée sur la marque, comme celle son client, et merci. Et il s'agit d'une liste structurée des trois points de données présentés ici qui, vous savez, correspond exactement à celle que nous avons fournie dans les données d'entraînement. Alors que le modèle de base donnait une réponse générique ouverte. Passons maintenant au prochain bal de fin d'année. Voilà, j'ai acheté deux licences logicielles pour notre équipe, mais l'une des clés n'était valide et l'autre n'a pas été livrée. Donc, en regardant le modèle de base, il est dit : Pour résoudre le problème, veuillez suivre ces étapes, puis il passe en quelque sorte à toutes les étapes. Et puis le réglage précis des réponses du modèle dit, tout d'abord, je m'excuse pour la gêne occasionnée Vous pouvez donc voir la différence entre cela, l'ouverture entre le base et le modèle Fne Tune C'est plus centré sur le client, plus excusable et plus excusable Cela indique que nous nous engageons à fournir des solutions logicielles de haute qualité et à faire en sorte que nos clients soient satisfaits de leur achat. Vous pouvez donc voir la différence ici, c'est que le modèle de base redirige le client vers le vendeur et le reporte, tandis que votre modèle raffiné reste en interne Il s'excuse d'emblée et demande exactement les champs sur lesquels vous l'avez entraîné, ton et de la structure de votre jeu de données Passons maintenant à l'invite suivante, et celle-ci dit : «   Veuillez rédiger un bref e-mail d' excuses à un client dont la clé de licence n'était pas valide ». Le modèle de base commence donc par la ligne d' objet, excuses pour la gêne occasionnée. Et si vous regardez l'objet des excuses pour le modèle de cinq tonnes, il y a des excuses pour la clé de licence non valide, n'est-ce pas ? Vous pouvez constater la différence dès le départ. Le premier dit : « J'espère que cet e-mail vous trouvera bien ». Je vous écris pour m'excuser pour la gêne occasionnée par un problème lié à votre clé de licence, etc. Je vais vous laisser lire tout ça. Et puis le modèle Fine Tune dit : «  J'espère que cet e-mail vous trouvera bien ». Je vous écris pour m'excuser pour tout inconvénient que vous pourriez rencontrer concernant le nom du produit et la clé de licence. Encore une fois, passez en revue les deux, mais je voulais juste aborder quelques mais je voulais juste aborder quelques différences entre les deux, et vous remarquerez dès le départ que ce sont deux excuses polies Mais la version Fnetun utilise une ligne d' objet plus spécifique Cela fait référence à la clé de licence non valide. Il personnalise les espaces réservés, tels que le nom du client et le nom du produit, n'est-ce Celles que tu vois ici. Et il mentionne une découverte récente, et nous avons pris des mesures pour que cela ne se reproduise plus. Et encore une fois, cela reflète les nuances de nos données d'entraînement. D'accord, le prochain bal de fin d'année dit en une phrase comment nous allons résoudre un article manquant dans une commande. Et le modèle de base indique que nous remplacerons rapidement un article manquant par un article similaire ou équivalent garantir la satisfaction du client. Le modèle Fine Two indique que nous remplacerons l' article manquant par un produit similaire de notre inventaire et que nous informerons le client du changement. Et vous pouvez voir ici la différence n'est qu' une récompense subtile. Ainsi, les deux fines mentions de la version informent explicitement le client de la modification, et cela fait écho au style de résolution en plusieurs étapes sur lequel nous l'avons formé Jetons un coup d' œil à la dernière et celle-ci , selon le bal de fin d'année, énumère les trois prochaines étapes que nous allons suivre pour traiter le remboursement des abonnements au prorata Et voici les deux premiers numéros un et deux pour le modèle de base, puis les numéros un et deux pour le modèle FinTune Alors, s'il vous plaît, mettez la vidéo en pause, lisez ceci. Mais je vais rapidement aborder la différence, et les différences, l'ordre et l' orientation ont changé. Ainsi, si vous examinez le modèle de réglage fin présenté ici, celui-ci commence par l'étape de calcul, qui reproduit notre exemple de formation dans le fichier CSV des données de support, qui reproduit notre exemple de formation dans le fichier CSV des données de support, puis passe à l'exécution et à la communication dans un ordre plus logique Une dernière chose que je voulais expliquer rapidement pendant que nous aurons les résultats du script de vérification est d'expliquer pourquoi les perplexités n'ont pas changé Donc, si vous regardez ces deux derniers, par exemple, celui-ci pour le modèle de base est 46,25, et pour le modèle Fine Tune, 46,25. Donc c'est le même numéro. Et puis pour le dernier front, nous avons obtenu 62,12 pour la base, puis 62,12 pour le modèle Fine Tune Parlons donc des raisons pour lesquelles ils n'ont pas changé. Et la raison en est que vous mesurez toujours le PPL uniquement sur l'invite, non sur l'invite associée à la continuation générée Comme l'invite est identique dans les deux cas, vous obtenez des scores identiques. Pour constater les améliorations apportées à la PPL, vous devez évaluer les continuations réelles, c' est-à-dire masquer les jetons d'invite, et vous verrez ainsi les OK, donc nous sommes presque arrivés à la fin. Avant de passer au sujet suivant, je voulais simplement passer un peu de temps ici et vous présenter chacun de ces fichiers afin de vous donner un meilleur contexte et de vous expliquer ce qu'ils contiennent et ce qu'ils font à un très haut niveau. Nous avions donc trois dossiers ici. Nous avons obtenu les données d'assistance, au format CSV. Nous avons obtenu le modèle entraîné, et nous avons obtenu le modèle entraîné Verify. Commençons donc par le fichier CSV ici, avec ce que cela signifie et ce que c'est. Alors laisse-moi juste faire ça. En fait, laissez-moi fermer le terminal pour avoir tout l'écran. Si vous connaissez déjà le CSV, c'est assez simple, mais il s' agit essentiellement de deux colonnes CSV, et vous pouvez voir les colonnes ici. Nous avons donc reçu une demande de soulignement du client, puis nous avons obtenu la réponse de l'agent ici en haut Et celui-ci contient simplement ces deux colonnes, et la demande du client ici est un message à tour unique décrivant son problème ou sa demande. Et les agents répondent : voici la réponse idéale à l'agent de support que vous souhaitez que votre modèle apprenne à générer. Maintenant, pourquoi ces paires sont-elles importantes ? Chaque ligne que vous voyez ici dans le CSV contient un exemple de formation supervisée. Et pendant le processus de mise au point, le modèle voit l'utilisateur, puis la demande de remboursement du client et la demande elle-même. Puis il voit l'assistant et les agents répondre. À partir de là, il peut apprendre à associer les demandes au style de réponse, ton et au contenu que vous avez fournis. Je vais l'inclure dans le cours, et vous pouvez parcourir l' intégralité du CSV ligne par ligne juste pour avoir une idée du contenu. Et les valeurs du clavier s'y trouvent. Passons en revue certaines des principales caractéristiques de cet ensemble de données. La diversité des scénarios en est donc une. Ainsi, par exemple, nous avons des annulations d'abonnements. Nous avons des demandes de remboursement, commandes manquantes ou endommagées. Nous avons eu des problèmes de clé de licence, frais imprévus, annulation du mot de passe, une configuration en deux phases, etc. D'accord ? L'autre est la cohérence de la structure. Ainsi, chaque agent répond selon un format poli et structuré, qui commence par des excuses, puis un accusé de réception, puis collecte de données ou de résolution Et des listes à puces ou des éléments numérotés apparaissent lorsque vous avez besoin de plusieurs informations. Un autre est le ton et l'image de marque. Les réponses utilisent donc les ouvertures « Je suis désolé » ou « Merci ». Ils incluent des espaces réservés tels que les numéros de client ou de commande entre parenthèses et les prochaines étapes claires correspondant à la voix d' assistance de votre entreprise Et il existe des cas particuliers et des variantes. Les lignes répètent donc intentionnellement une requête similaire avec des réponses valides différentes, apprenant au modèle à sélectionner des synonymes et des paraphrases Quelques exemples d'astuces s'y trouvent également. Par exemple, un compte suspendu sans avertissement, associé à des réponses indépendantes, oblige le modèle à apprendre le mappage de contexte correct. La seule chose que j'aimerais que vous retiriez de cet exemple de fichier CSV de données de support tout au long de la formation du modèle pour cette démonstration, c'est que ce fichier est votre vérité fondamentale. bons ensembles de données de formation doivent être représentatifs et couvrir tous les problèmes courants des utilisateurs Ils doivent être cohérents et conserver la voix de votre marque, et ils doivent être variés pour inclure des étuis gravés et des paraphrases Jetons ensuite un coup d'œil au modèle de soulignement du train Pi. Il s'agit de ce script Python qui entraîne réellement notre modèle à l'aide du fichier CSV de données de soulignement de support Passons donc en revue ce bloc par bloc et voyons ce qu'il fait. Commençons par le début, à les importations et la configuration. Les pandas et les jeux de données aident donc à charger votre CSV dans un ensemble de données en phase d'étreinte Transformers, c'est pour principaux modèles de tokeniseurs et configuration Bits and Bytes nous permet quantifier le modèle de base jusqu'à quatre bits, réduisant PEFT ou PEFT dans la bibliothèque de réglage précis efficace des paramètres, et nous utilisons ici adaptateurs La au lieu d'un réglage précis du poids total Torch vérifie le GPU, réglage du type D, etc. C'est donc ce que nous avons utilisé pour vérifier si un périphérique GPU est disponible sur la machine sur laquelle nous nous entraînons. Et je vous ai présenté quelques journaux de console qui vous indiquent si l'appareil est disponible ou non et j'ai imprimé le nom de l'appareil, qui est simplement l'illustration graphique que vous avez sur votre ordinateur ou votre ordinateur portable. Et puis, ci-dessous, nous déclarons le nom du modèle, le chemin des données et le répertoire de sortie. Le nom du modèle est donc simplement le suivant : vous utilisez un modèle relativement léger chapeau LLM seven B de Deepsk, et c'est le point de contrôle préétabli que vous allez quantifier et emballer Le chemin des données Il s'agit simplement du chemin vers l'exemple d' apprentissage, qui est notre fichier CSV. Et le répertoire de sortie, c'est là que finissent par se retrouver les fichiers adaptateurs et les tokenizers Et les hyperparamètres, tels que la taille du patch, taux d'apprentissage, l'époque, la longueur maximale des séquences, etc. Passons ensuite à la vérification du GPU et au chargement des données, et voici ces deux blocs. Ils garantissent donc la présence d'un GPU compatible UDA. L'entraînement quantifié et La nécessite toujours un processeur graphique. C'est là qu'il lit votre CSV dans un bloc de données, puis le convertit en un jeu de données HF pour les opérations Easy Map. Passons maintenant à la configuration du tokenizer, qui est ce bloc ici. C'est donc ici qu'il charge le tokenizer des modèles. Comme il s'agit d'un modèle de chat, il ajoute un jeton de clavier à l'aide du jeton de soulignement EOS, ce qui permet de compléter les lots, et il définit le rembourrage du côté gauche, ce qui est standard pour les modèles décontractés lorsqu' ils lisent du texte depuis Passons ensuite au formatage et à la tokenisation, qui constituent le début de ce bloc ici. Et c'est essentiellement comme l'exemple de format, il intègre l'intro dans vos jetons de style de chat afin que le modèle puisse voir quelque chose comme les demandes de remboursement de l'utilisateur et du client, puis l'assistant et la réponse Et la fonction tokenize transforme cette chaîne en identifiants d'identification de jetons, elle est enregistrée et tronquée à 256 jetons, puis elle copie les identifiants d'entrée dans des étiquettes, puis elle copie les identifiants d'entrée dans des étiquettes, sorte que le formateur applique la perte occasionnelle de jeton suivante à chaque jeton Passons maintenant à la quantification interdite chargement de modèles, et c'est ici sur ce blog Vous pouvez donc voir le début de ce bloc, et c'est là que vous pouvez voir que la configuration bit and bytes demande à hugging face de charger le modèle complet à sept paramètres B une forme quantifiée sur quatre bits, en ne stockant que le paramètre zéro à petite échelle Et la carte de soulignement de l'appareil est égale à auto, elle répartit les couches entre le processeur et le GPU si nécessaire. Passons maintenant à attacher le Laura et à nous préparer à l'entraînement, qui commence ici avec la configuration PEF Et voici la configuration Laura qui définit un adaptateur léger. Le R est donc égal au rang, qui est la taille des matrices d'adaptateurs. Laura souligne que Alpha est le facteur d'échelle. Et dans les modules de soulignement cibles, c'est de cette manière que les matrices doivent être augmentées. Ensuite, le modèle Get PepT capture ici la base quantifiée gelée en couches faciles à entraîner, et seulement environ, disons, 1 à 2 % des poussettes sont réellement mises à jour Passons maintenant en revue les arguments relatifs à la formation, et celui-ci est le bloc que vous ne faites que regarder. Et les arguments d'apprentissage qui s'y trouvent plaident en faveur d' ajustement précis des hyperparamètres et des paramètres de point de contrôle. Et le formateur orchestre les étapes de gradation par lots, les enregistre et les sauvegarde Ainsi, seules les couches La sont mises à jour, les poids de base restent figés. Enfin, parlons de la gestion de l'entraînement et de l'épargne, commençant par ce bloc. Donc, celle-ci, la fonction train, lance simplement la boucle de réglage fin. Le modèle qui enregistre la fonction prédéfinie du trait de soulignement écrit uniquement les fichiers des adaptateurs. En gros, l'adaptateur souligne les tenseurs de sauvegarde en forme uniquement les fichiers des adaptateurs de point étoilé et la configuration dans le dossier, qui est le modèle affiné de notre répertoire de sortie Et la fonction tokenizer point save underscore preteen copie tous les artefacts du tokenizer dans Maintenant, je voulais juste dire un peu si vous n'êtes pas technique, si vous ne l'êtes pas ou si vous n'êtes pas familier avec les concepts d'apprentissage automatique, cela peut sembler intimidant, mais ne vous inquiétez pas, c'est vraiment facile à apprendre Donc, si vous vous contentez de suivre un cours d'introduction rapide et court à l'apprentissage automatique, bon nombre de ces terminologies ont du sens Et si vous êtes déjà familier, vous pouvez à peu près disséquer ce fichier par vous-même, et tout aura du sens pour vous Mais concentrez-vous sur le fait que ce fichier, ainsi que les autres fichiers, peuvent être 17. Informations de marché d: Comment pénétrer un nouveau marché en toute confiance ? Dans cette conférence, nous verrons comment Ecofit a utilisé DeepSeek pour analyser le marché asiatique des vêtements de sport, manœuvrer ses concurrents et élaborer une stratégie de lancement gagnante Ecofit avait besoin d'informations rapides et abordables pour éviter des erreurs coûteuses Voici DeepSeek, leur analyste d'études de marché 24 h/24 et 7 j/7. Les entreprises traditionnelles prennent des mois. DeepSeek a fourni des informations exploitables en quelques jours. Jetons un coup d'œil derrière le rideau. DeepSeek ne s'est pas contenté de répéter les informations sans les analyser ou les comprendre Ce sont des points connectés qui échappent aux humains. Par exemple, la durabilité est importante, mais uniquement si le prix est inférieur de 15 % aux taux mondiaux. DeepSeek a transformé l'incertitude en un manuel. Maintenant, reproduisons cela pour votre entreprise. Dans cette démo, vous allez apprendre à réaliser votre propre analyse de marché L'objectif est d'utiliser DeepSeek pour analyser un faux concurrent Imaginons donc l'équipement urbain et extrayons des informations exploitables. Commençons donc par étudier les données des concurrents. Je vais donc utiliser l'invite suivante ici. Et je dirais qu'il faut agir en tant qu'IA pour les études de marché, analyser le matériel urbain en Indonésie. Et je vais vous donner trois points ici. Ce sont donc les choses que je recherche vraiment en termes de perspicacité. Les trois principaux points faibles des clients sont donc les avis, les préférences en matière de prix par rapport à la durabilité et les stratégies d'entrée recommandées. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que Deep C propose. J'ai fini de rassembler les résultats. Passons donc rapidement en revue cela et analysons le résultat. Vous pouvez donc voir qu'il est réparti dans les trois catégories que nous avons demandées. Le premier concerne donc les trois principaux points faibles des consommateurs. Et encore une fois, cela est basé sur des critiques. C'est donc dire qu' après avoir analysé les critiques indonésiennes sur le commerce électronique et les réseaux sociaux pour les marques urbaines, c'est en quelque sorte ce qu'il a découvert. Encore une fois, n'oubliez pas qu'il s' agit d'une fausse marque Elle fait donc de son mieux pour essayer de trouver articles sur les réseaux sociaux dans le segment de cette ligne de vêtements en particulier, si vous voulez, sur le marché. Et vous pouvez voir ici que les trois éléments mentionnés ici sont l'inclusivité limitée, la lenteur de la livraison, les frais d'expédition élevés et les incohérences matière de qualité C'est donc formidable, car cela vous indique quels sont les points faibles. Et en tant que marque, vous pouvez utiliser cela à votre avantage, car vous pouvez faire mieux que vos concurrents dans ce domaine. Passons maintenant à la deuxième question. Il parle donc de prix par rapport aux préférences en matière de durabilité. Et nous parlons ici de sensibilité aux prix. Domine. Il est donc très important de savoir comment vous fixez le prix de vos articles. Il indique que les consommateurs indonésiens sont très attachés aux prix , avec un juste équilibre entre ce chiffre et ce chiffre. Et puis cela vous donne des concurrents qui s'en sortent plutôt bien dans ce domaine. Donc, licorne locale et Eigo. La durabilité comme facteur secondaire, donc le prix d'abord, puis la durabilité. Ainsi, alors que l' écoconscience prend de l'ampleur, comme les tendances en matière d'épargne sur Instagram, la plupart prix est donc le facteur numéro un dans ce segment. Hum, cela dit, cependant, que le marketing durable peut renforcer fidélité à la marque. C'est donc important aussi. L'opportunité est donc de dire que cette marque en particulier, que nous avons inventée, pourrait lancer une gamme de produits essentiels durables, par exemple t-shirts en coton biologique à un prix légèrement supérieur tout en préservant la disponibilité du produit de base. Désolé, c'est abordable. Stratégies d'entrée recommandées. Maintenant, sur la base de ces analyses, cela nous aide à prendre certaines décisions et fournit des suggestions sur la manière dont nous pourrions pénétrer ce marché. Et cela signifie que dans la première phase, nous pourrions passer au numérique directement auprès des consommateurs avec des influenceurs localisés Ainsi, en utilisant des plateformes telles qu'Instagram, Shopee et ici, nous pouvons établir une collaboration avec KL, afin de nous associer à des micro-influenceurs qui ont un peu moins d'abonnés mais qui se situent toujours dans une fourchette saine Dans le streetwear. Ainsi, par exemple, cela vous donne même certaines de ces pages sur Instagram sur lesquelles vous pourriez potentiellement contacter ces personnes et demander de l'aide, puis limiter le nombre de pages. Vous pouvez donc tester la demande avec des lancements en petits lots, ce qui est important car vous pouvez d'abord tester votre marque, voir comment elle réussit avant de procéder à un lancement complet Ensuite, nous avons passé à la phase deux, qui consiste à tirer parti de la logistique pour établir des partenariats. Voici donc une recommandation de partenariat avec JNE ou Ninja Van pour bénéficier de tarifs d'expédition réduits afin de rivaliser en termes de rapidité de livraison Parce que n'oubliez pas que c'est l'un des problèmes qu' ils ont soulevés en termes de problèmes, comme la lenteur, si vous revenez au numéro un, vous pouvez constater une lenteur de livraison et des frais d'expédition élevés. Il dit donc qu'il recommande que nous puissions nous associer à certaines de ces organisations pour obtenir des tarifs d'expédition réduits. Et puis vous pouvez également proposer le paiement à la livraison, remboursement, toujours préféré par 60 % des acheteurs indonésiens. Et puis, bien entendu, la phase trois sera étendue la narration sur le développement durable Mettez donc en avant les matériaux écologiques ou les programmes de recyclage uniquement après avoir établi la confiance grâce à la qualité et à l'accessibilité Et voici votre facteur de différenciation. Cela signifie donc que votre marque pourrait se démarquer en proposant des options de tailles personnalisées, ce qui était le principal problème, ou en regroupant des articles populaires Nous pouvons donc regrouper des T et des shorts à Temperon , par exemple Voici donc le dernier conseil : surveillez les concurrents tels qu'Eigo, qui propose des produits abordables et Slofat, qui propose du streetwear durable haut de gamme, afin d'identifier les lacunes, et il nous propose même de faire une analyse SWAT, que nous allons ignorer pour le moment, mais les résultats semblent plutôt bons Maintenant, allons encore plus loin et affinons cela en fonction des contextes locaux. Donc, ce que je vais faire, c'est utiliser le message suivant qui dit s'adapter au Vietnam et qui dit de mettre en évidence les facteurs culturels. Encore une fois, nous essayons d'utiliser ces instructions et les instructions de suivi pour effectuer une étude de marché afin d'analyser le marché et le segment correspondant au domaine que nous recherchons ici Allons-y, lançons cette invite , puis voyons ce que Deep C propose. OK, donc DeepSeek a fini de rassembler les résultats. Maintenant, nous n'allons pas passer en revue tout cela, mais je voulais juste vous montrer que si vous êtes libre mettre la vidéo en pause et de suivre ces instructions Mais oui, je voulais juste vous montrer que DeepSeek était en quelque sorte capable de mener cette analyse et de faire les ajustements nécessaires pour le Vietnam. Encore une fois, c'est pareil. Vous pouvez voir les trois principaux problèmes des clients, et maintenant il s'agit de s'adapter à cette région ou à ce pays spécifique. Donc, ici, vous avez des préférences en matière de coupe et de style. Encore une fois, trois catégories : les points faibles, les prix, la durabilité, puis la stratégie d'entrée recommandée Donc, ici, tu as obtenu les 310 meilleurs points. Vous avez obtenu la catégorie deux, et vous avez obtenu la catégorie trois. Je l'ai décomposé en plusieurs phases. Tirez donc parti des sous-cultures de la jeunesse vietnamienne, abordez les questions de logistique et de confiance, puis procédez à trois abandons organisés par la communauté Maintenant, ici, il a également créé un tableau, qui est très utile car il décrit maintenant les principaux différenciateurs culturels, et il indique le Vietnam par rapport à l'Indonésie Et puis vous pouvez voir, par exemple, « s'adapter », il est dit que cela vous montre l'importance de cela. Donc mince plus que la surveillance, la fierté locale, plus que les tendances mondiales, les portefeuilles mobiles, plus que le COD, et puis jouer musique indépendante plus que des bloqueurs de mode Et puis il est dit ici, encore une fois, un dernier conseil, pour repenser votre concours de sweats à capuche sur TikTok, inviter les utilisateurs à soumettre des graphismes d' inspiration vietnamienne , etc. Encore une fois, voici quelques recommandations sur la façon d'aborder cette question. Bien, maintenant que nous avons du contenu et du contexte sur la manière d'aborder cette question, et que nous avons fait une étude de marché, ou devrais-je dire que DeepSeek a fait une étude de marché pour nous en utilisant quelques instructions, nous avons rassemblé beaucoup de Supposons maintenant que nous voulions passer à l'étape suivante, qui consiste simplement à mettre ces informations dans un format de rapport. Dans cette étape, nous allons donc générer un plan de rapport. Et pour cela, je vais utiliser l'invite suivante. Et encore une fois, vous pouvez le personnaliser en fonction de votre cas d'utilisation et de ce qui s'applique à vous. Donc, le message indique de créer un rapport d'entrée sur le marché d'une page pour les équipements urbains au Vietnam. Et puis ici, nous disons que cela inclut des sections pour une vue d'ensemble, SWAT, qui est essentiellement un point fort, faiblesse, etc., comme un outil d'analyse qui est utilisé assez souvent, puis vous avez obtenu les prix, puis vous avez le marketing Alors maintenant, cela va nous donner un rapport d'une page qui inclut toutes les choses que nous demandons dans toutes les sections que nous demandons ici. Allons-y, exécutons-le , puis demandons à DeepSeek de générer ce rapport pour nous Très bien, c'est très cool. Et DC a fini de rédiger le rapport. Vous pouvez donc voir le titre du rapport. Il est dit, stratégie d'entrée sur le marché, Urban Gear Vietnam, puis équipe d'expansion d' Urban Gear, puis insérez la date. Encore une fois, il ne s'agit que d'un modèle et d'un espace réservé. Donc, la première section, nous avons eu la vue d'ensemble, la section deux, nous avons obtenu l' analyse SWOT, c'est-à-dire les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces Ensuite, nous avons adopté une stratégie de prix, qui se situe encore une fois dans certains points idéaux entre ce que devraient être les fourchettes de prix. Nous avons obtenu notre plan marketing, puis nous avons défini les étapes suivantes et la marche à suivre. Et, bien entendu, vous avez, encore une fois, certains modèles et espaces réservés ici en fonction de la personne à qui vous devez envoyer ce rapport Et, bien sûr, n' oubliez pas que vous pouvez simplement le copier-coller dans un document Microsoft Word ou Word ou n'importe quel autre endroit où vous rédigez de la documentation. Vous pouvez le mettre dans un e-mail et l'envoyer à votre équipe. Vous pouvez même utiliser celui de quelqu'un dans la présentation PowerPoint et utiliser le même contenu dans les diapositives pour présenter une présentation à votre équipe la présentation PowerPoint et utiliser le même contenu dans les diapositives pour présenter une présentation à votre équipe ou à la personne à qui vous essayez de communiquer et de prendre des décisions en fonction des données fournies. Maintenant, quelques points que je voulais mentionner ici au cas où vous remarqueriez certains de ces problèmes en suivant ces instructions avec DeepSeek Premièrement, si vous voyez de vagues recommandations, vous pouvez simplement y remédier en disant quelque chose comme ceci, par exemple, ou en ajoutant quelque chose à votre invite qui dit inclure trois tactiques de création de sacs de données avec retour sur investissement, et cela permettra à DeepSeek réfléchir aux réponses qu'il essaie de fournir Ensuite, le fait qu'il doive passer en revue les tactiques du database et fournir des exemples de RI aidera le résultat de DeepSeek à éviter de vagues recommandations Maintenant, si vous commencez à voir des données obsolètes cadre de la réponse de DeepSeek, vous pouvez les utiliser en activant le mode de recherche Web. Alors laisse-moi m'en débarrasser. Et ce que vous pouvez faire, c'est simplement cliquer sur ce bouton recherche sur le Web si nécessaire. Vous pouvez cliquer dessus, puis ajouter quelque chose comme ceci à votre invite vous pouvez dire « activer les données en temps réel pour les tendances de 2024 » Ensuite, cela vous aidera à obtenir les informations les plus récentes, car DeepSeek va consulter Internet, extraire les données, puis vous fournir plus de données en temps réel sur les tendances que vous recherchez pour cette étude de marché en particulier Le succès d'Ecofit n'est pas le fruit du hasard. C'était la capacité de DeepSeeks à transformer le bruit en stratégie. Alors maintenant c'est à ton tour de 18. Analyse de la concurrence: Dans cette conférence, vous découvrirez comment Deep Seek analyse les forces, les faiblesses et le sentiment des clients en quelques secondes, faiblesses et le sentiment des clients en quelques secondes, vous donnant ainsi l'avantage de les Pas de feuilles de calcul, pas de consultants, juste de l'IA pure. 99 % des entreprises analysent leurs concurrents, mais 73 % y perdent des semaines Réglons donc ce problème avec l'IA. Alors pensez-y. Pourquoi engager des stagiaires pour parcourir Yelp alors que Deepsk propose une analyse SWOT Nous allons rétroconcevoir playbook d'un concurrent et élaborer des stratégies de contre-attaque plus rapidement qu'il ne pourra planifier une réunion d'équipe Dans cette démonstration en direct, vous allez apprendre et voir comment vous pouvez devancer vos concurrents en trois étapes. L'objectif ici est de découvrir les vulnérabilités des concurrents et d'élaborer la contre-stratégie à l' aide de Deeps. Alors, première étape, commençons par analyser les avis des concurrents. Et pour ce faire, je vais utiliser l' invite suivante qui dit d' agir en tant que stratège senior Analysez les avis des clients d'EcoFit en Indonésie. Et ici, je voulais classer les résultats ou les sorties en utilisant les trois méthodes mentionnées trois principales plaintes des six derniers mois, Sentiment obtient une note de 1 à 10 en termes de prix et de qualité et recommande des mesures correctives pour le matériel urbain Maintenant, pour le premier, les deux premiers, excusez-moi, car nous cherchons des données plus récentes. Donc, dans ce cas, six derniers mois. Ce que vous pourriez faire, c'est cliquer sur le bouton de recherche, puis demander à Deeps de rechercher le résultat le plus récent ou pendant cette période, c' est-à-dire il y a six mois, six mois et plus. Allons-y, lançons cette invite, puis voyons quels types de résultats Deep C produira. Et comme vous pouvez le voir ici, il recherche actuellement ces résultats sur le Web, et il a trouvé 44 résultats, et maintenant il est en train de récupérer les données, de les analyser, puis de formater le résultat pour nous. C'est bon. Deep Seek a donc fini de rassembler les résultats. Nous pouvons donc maintenant les passer en revue, les examiner, recueillir des informations à partir des données, puis voir quelles décisions nous pouvons prendre pour les utiliser à notre avantage afin de devancer nos concurrents. Faisons donc défiler la page vers le haut ici. Vous pouvez voir que tout a commencé avec les trois principales plaintes des six derniers mois ici. Et encore une fois, nous n' entrerons pas dans les détails, hésitez pas à suivre le même type d'instructions ou de vidéos positives et à lire ceci Mais vous pouvez constater qu'ici, les trois principaux étaient la lenteur de réponse et les retards de service. Vous avez des problèmes de prix, de transparence, puis vous vous retrouvez avec une qualité incohérente dans le service après-vente. Voici donc les trois principales plaintes des clients. une autre chose que je voulais souligner ici, pendant que nous y sommes, vous pouvez voir qu'au-dessus de chacune des choses mentionnées ici, il y a ces chiffres. Donc les numéros 4 et 13 et ainsi de suite, numéros 7 et 13 et encore ici, 4 et 13. Voici les sources sur Internet où Deep Seek a trouvé ces informations. Donc, si vous voulez citer la source ou simplement lire l'article 0R, les actualités ou quelle que soit la source d'information, vous pouvez le faire en cliquant simplement dessus et je vous redirigerai directement sur cette page, puis vous pourrez faire une recherche plus approfondie et le lire dans son intégralité si vous le souhaitez C'est Deep Seek qui met les résultats résumés ici. Vous avez donc accès aux sources d' où DeepC récupère les informations Maintenant, le second est un score de sentiment. Donc c'est vraiment sympa parce que c'est un très haut niveau, et ça vous indique rapidement de quoi il s'agit, non ? C'est six sur dix pour les prix, ce qui est légèrement supérieur à la moyenne. Et puis la qualité est de huit sur dix, ce qui est plutôt bon par rapport à, vous savez, cela indique que la qualité du produit et le professionnalisme sont au top. C'est donc vraiment bon à savoir. Et encore une fois, vous pouvez le faire dès le départ, et c'est très facile de le faire rapidement. Vous n'avez pas à parcourir vous-même des milliers et des milliers d' avis et de commentaires. Deeps peut le faire pour vous, et Deeps peut analyser ces ensembles de données et vous dire rapidement que, oui, cela ne représente que six sur dix pour le sentiment et huit sur dix pour le côté qualité, ce qui est Et le dernier concerne les contre-attaques recommandées pour le matériel Irving Donc voilà, cela vous dit que c'est quelqu'un, vous savez, si vous vouliez surpasser concurrents sur le même marché, voici les choses que vous pourriez faire et les mesures que vous pourriez prendre Donc, transparence accrue en matière de prix. Proposez donc des modèles de tarification tout compris sans frais cachés. Vous avez privilégié la rapidité et la fiabilité. C'est ici que vous pouvez mettre en œuvre suivi en temps réel des rendez-vous de service et former les équipes locales pour accélérer les délais Votre engagement après-vente a été renforcé, alors lancez un programme de fidélité avec des contrôles de maintenance gratuits. Vous avez reçu des messages localisés sur le développement durable, si importants pour mettre en avant si importants pour mettre en avant les matériaux écologiques, etc., puis vous avez tiré parti de la preuve sociale. Alors, associez-vous à des micro-influenceurs pour avis authentiques et essayez obtenir des avis authentiques et essayez de faire connaître votre marque Maintenant, pour la deuxième étape, allons-y et disséquons le marketing des concurrents Et je vais utiliser l' invite suivante ici pour y parvenir. Je vais donc vous conseiller d'analyser les publications Instagram d'EcoFits pour Donc, les trois principaux thèmes de contenu , la durabilité, la famille, etc. Les points de référence en matière de taux d'engagement et les points faibles à exploiter. Encore une fois, nous essayons d' aller de l'avant, non ? Et vous pouvez toujours trouver les lacunes afin que nous puissions les combler et devancer nos concurrents. Et vous pouvez laisser le bouton de recherche activé ici, car encore une fois, nous essayons de récupérer ces informations sur Internet pour obtenir les données les plus récentes Allons-y, exécutons-le et voyons ce que propose DVC Maintenant, examinons les résultats ensemble, et ici, vous pouvez voir que DVC nous a donné les trois meilleurs thèmes de contenu sur la base de l'analyse des publications Instagram pour le Vietnam Et le premier concerne la transformation du fitness et les réussites. Encore une fois, voici quelques exemples engagement axé sur les événements et responsabilité communautaire et sociale. Ici, nous avons obtenu les données pour les indices de référence en matière de taux d'engagement, et si vous faites défiler la page vers le bas, cela suggère certaines des faiblesses que nous pourrions exploiter pour nos concurrents, à savoir une focalisation limitée sur pour les indices de référence en matière de taux d'engagement, et si vous faites défiler la page vers le bas, cela suggère certaines des faiblesses que nous pourrions exploiter le développement durable. C'est donc là que nous pouvons améliorer le contenu incohérent à haute valeur ajoutée et le partenariat avec les influenceurs sous-utilisé Voici donc certains de ces influenceurs avec lesquels nous pourrions potentiellement nous associer et qui peuvent nous aider à renforcer confiance et à avoir une plus grande portée dans notre créneau Et ici, certaines stratégies de contre-attaque sont recommandées aux concurrents. Alors, amplifiez le développement durable. Donc, cela revient à ici. Durabilité limitée. s'agit donc que d'une sorte de cartographie individuelle, de diversification du contenu, diversification du contenu, qui permet de combler le déficit en matière de contenu incohérent et de grande valeur, puis d'alliances de microinfluence, qui permettront de combler cette lacune particulière, à partenariat sous-utilisé avec les influenceurs. Et le principal point à retenir, c'est que l'ECO tire sa force du renforcement de la communauté, mais qu'elle faiblit en termes de contenu, profondeur et de marque écologique Et c'est là que les concurrents peuvent entrer en jeu et tirer parti de la durabilité émergente associée à une authenticité axée sur les influenceurs Pour notre dernière étape, nous voulons obtenir l' aide de Deepsk pour élaborer notre contre-stratégie Maintenant, il a obtenu toutes ces données pour nous. Il est formaté. Cela nous a donné des contre-stratégies, et il est maintenant temps de tout rassembler. Et voici une invite que vous pouvez utiliser comme exemple pour ce faire. Encore une fois, en fonction des données que vous avez recueillies de l'étude de marché réalisée par DeepCK et des résultats obtenus Dans ce cas, je n'utilise qu' un exemple d'invite, mais vous pouvez modifier le contenu pour qu'il corresponde exactement au résultat du site d' étude de marché. Pour l'instant, nous pouvons simplement désactiver cette recherche parce que nous ne l'examinons plus, et Deepsk dispose déjà du contexte issu des données de cette même discussion, ce qui nous permet de continuer avec les instructions de suivi Et je vais utiliser l'invite suivante pour créer cette contre-stratégie. Donc, le message indique de créer un plan marketing en trois points pour Urban Gear puisse battre EcoFit au Vietnam Et nous voulons nous concentrer sur le contenu, les prix et le partenariat. Et comme je l'ai mentionné, vous pouvez vraiment les modifier l'objectif réel ou des lacunes, et en fonction des résultats que vous avez obtenus Deep Seek lors des étapes précédentes de cette démo. Allons-y, exécutons-le et voyons ce que Deeps en sortira Et comme vous pouvez le constater, Deep Seek est capable de mettre en place cette stratégie. Donc, si vous allez ici, vous pouvez voir le plan marketing, il s'agit d'un plan marketing en trois points destiné à dominer le marché du fitness au Vietnam. Et voici votre stratégie. Cela vous donne donc ces trois éléments pour vous concentrer sur l'exploitation des tendances en matière de fitness au Vietnam, l'avantage écologique par rapport à l'écofit, puis sur la résolution des problèmes. Vous avez trouvé vos tactiques ici, puis vous avez adopté des prix transparents et là pour attirer des segments de masse et haut de gamme. Vous avez vos tactiques, et la dernière concerne les partenariats, puis vous avez également vos tactiques pour cela. Et puis voici ce que vous pourriez réellement voir en termes de résultat attendu si vous suivez la stratégie. Ainsi, votre contenu peut obtenir un engagement deux fois plus élevé que celui de vos concurrents. Votre tarification pourrait être de 15 % à 20 % de croissance du nombre de membres, étant donné que vous suivez le modèle de tarification que DeepC nous a aidés, puis les partenariats, vous pouvez constater une augmentation de 30 % du taux de notoriété de la marque grâce à des influenceurs hyperlocaux Et puis voici le principal facteur de différenciation, fusion entre accessibilité et durabilité Et c'est sur cela que vous voulez que votre plan marketing et votre marque se concentrent. cette démonstration, vous venez d'apprendre à identifier les lacunes et à les exploiter pour créer des contre-stratégies afin de devancer vos concurrents sur un segment ou un marché spécifique. Maintenant, lancez des campagnes qui ciblent leurs points faibles et vous pourrez voir votre part de marché augmenter Maintenant, pour cet exercice, j'aimerais que vous analysiez un concurrent dans votre créneau, créiez une faiblesse et que vous lui contreveniez. 19. PowerPoint: Dans cette conférence, vous allez transformer des feuilles de calcul désordonnées en plans PowerPoint prêts à être utilisés par le conseil d'administration, accompagnés de graphiques, d'informations et de recommandations et Aucune compétence en design n'est requise. Votre équipe mérite mieux que d' aligner les points tard dans la nuit Réparons à ce problème grâce à l'automatisation. Nous allons prendre les données des ventes trimestrielles et les transformer en une présentation prête à l'emploi du PDG en quelques minutes, alors surveillez attentivement. Nous avons ici une étude de cas, et voici le rapport de vente de Souter Nous avons obtenu les données brutes, nous avons atteint notre objectif et nous avons obtenu les outils. Il ne s'agit pas seulement de gagner du temps, il s'agit de transformer les données en décisions. Commençons donc. Dans cette démonstration en direct, vous allez apprendre à transformer des données en présentation PowerPoint en seulement 5 minutes ou moins. Et l'objectif ici est de convertir les données de vente en un plan PowerPoint structuré. Maintenant, pour les besoins de cette démonstration, j'ai créé une feuille de calcul très simple Encore une fois, il ne s'agit que de données inventées. C'est moi qui l'ai créé. Il ne s'agit que d'un échantillon de données renseignées. Alors imaginez que ce sont nos ventes, et imaginez qu'il y a 501 000 ou 10 000 lignes ici Mais encore une fois, par souci de simplicité, je me suis limité à trois rangées. Hum, ici, nous avons l'Amérique du Nord. Nous avons donc inscrit la région, l'Amérique du Nord, l'Europe et l'Asie dans la colonne B, nous avons obtenu notre produit, nous avons donc obtenu le produit A , le produit B et le produit A à nouveau. Ensuite, nous avons obtenu des revenus pour ces régions, le produit et le produit correspondant, puis nous avons obtenu une croissance par rapport au trimestre précédent. Vous pouvez donc constater qu'en Amérique du Nord, le produit A a réalisé un chiffre d'affaires d'environ 1,2 million de dollars, soit une faible croissance par rapport au trimestre précédent. En Europe, le produit B a fait 890 000 dollars, ce qui représente en fait une baisse Nous assistons donc à une baisse de la croissance. Et puis en Asie, encore une fois, c' une petite pente, qui est la plus inclinée ici Et oui, ce ne sont que de simples données de vente. Vous pouvez en remplir davantage si vous le souhaitez. Mais encore une fois, pour des raisons de simplicité et de commodité, c'est ce que j'ai rassemblé pour cette démo. Utilisons maintenant ces données de vente et voyons si nous pouvons tirer parti de Deep Seek pour préparer rapidement une présentation sans que nous ayons à le faire nous-mêmes, tout en gagnant du temps et en augmentant notre productivité et l' efficacité de notre temps. Alors maintenant, que peux-tu faire ? Il y a plusieurs façons de le faire. Vous pouvez simplement, encore une fois, copier-coller ces données dans Deepsk ou vous pouvez enregistrer le fichier puis le télécharger ici grâce à cette fonctionnalité Comme je n'en ai, encore une fois, pour des raisons de commodité et de facilité, je vais simplement avoir trois rangées. Je vais juste les copier-coller ici, et voici les données ici. Encore une fois, il s'agit des mêmes données que celles que nous venons d'examiner. Donc, produit nord-américain A, date d'un point, 2 millions, donc 12 %. Nous avons obtenu le produit B pour l'Europe, 800 moins quatre, puis le produit A pour l'Asie, nous avons obtenu 950 000, soit une augmentation de 22 %. Donc, tout va bien. Maintenant, ce sont nos données. Donc, ce que je vais faire, c'est maintenant que je veux avoir une invite qui utilise réellement ces données pour créer une diapositive PowerPoint. Je vais donc cliquer ici. Je vais appuyer un peu vers le bas Maj enfoncée et en cliquant sur Inter, et je vais insérer le message suivant, qui dit créer un plan PowerPoint de huit diapositives pour un rapport de vente au compteur, utiliser ces données, et maintenant nous pouvons coller ces données ici, ce que nous avons déjà fait Je veux juste mentionner que vous pouvez le personnaliser à votre guise. C'est déjà une bonne invite exploitable, mais vous pourriez l'utiliser Vous pouvez modifier votre cas d'utilisation, quel que soit votre cas d'utilisation. Donc, par exemple, si huit c'est trop, réduis-le. S'il vous en faut plus, augmentez-le. Et ici, nous allons le supprimer parce que nous avons déjà, euh, des données sur allons le supprimer parce que nous avons déjà, euh, les ensembles de salaires ici. Maintenant, vous pouvez simplement continuer et faire ceci. Vous maintenez les choses plus génériques et de plus haut niveau et vous comptez sur Deep Seek pour créer cette présentation au mieux de ses capacités. Si vous voulez lui donner un peu plus de structure et plus de contrôle ou si vous voulez le formater de manière très spécifique, vous pouvez le faire, bien sûr. Et faisons-le réellement. Faisons-le ici, et ce que je vais faire, c'est ajouter ce qui suit après les données de passe Permettez-moi donc de créer de nouvelles lignes ici et je vais ajouter la structure suivante. Donc, je vous le dis, je donne essentiellement des instructions à Deepsek et je lui dis suivre cette structure et ce format Je lui ai donc demandé de faire huit diapositives. Maintenant, je vous explique exactement ce que doit être chaque diapositive, au lieu appuyer sur Deep C de m' appuyer sur Deep C pour créer cette présentation à ma place. Je ne saurais pas à l'avance ce que contient chaque diapositive. Ici, je le sais parce que je vous demande de suivre exactement ce format. Le premier est donc le titre, qui en sera le point fort. deuxième est le résumé, trois principaux points à retenir, la performance régionale, la répartition des produits, les risques et les défis, les opportunités, les recommandations, puis la diapositive numéro huit, les prochaines étapes N'oubliez pas que nous ne lui donnons que informations très limitées, n'est-ce pas ? Nous lui donnons juste quelques chiffres, et c'est tout. Il se peut donc que Deepsek ne soit pas en mesure de le faire. Plus vous lui fournirez d'informations, des analyses et des diapositives PowerPoint de qualité vous obtiendrez des analyses et des diapositives PowerPoint de qualité. Mais, vous savez, si vous parlez de risques et de défis, Deepsks fera de son mieux, mais il se peut qu'il ne vous donne pas exactement ce que vous recherchez, n'est-ce pas ? mais il se peut qu'il ne vous donne pas exactement ce que vous recherchez, Ou encore parler d'opportunités car certains facteurs externes se répercutent internes et externes sur des facteurs internes et externes qui ont une incidence sur les ventes, selon la région dans laquelle vous vous trouvez, par exemple. Encore une fois, plus vous pouvez fournir de données ici, meilleur sera le résultat que vous obtiendrez. Mais encore une fois, la simplicité gardera les choses comme ça, et ensuite observons simplement ce que DeeP C propose. Et une dernière chose, je tiens à dire que vous pouvez définir le ton ici. Je vais donc dire que le ton sera professionnel et axé sur les données. Ensuite, je vais vous conseiller d'inclure des suggestions de graphiques comme un graphique à barres, un graphique circulaire, graphique linéaire afin que nous puissions ajouter des visualisations à notre présentation Allons-y, exécutons-le et voyons ce que Deeps en sortira C'est vrai. Au vu des résultats, cela semble plutôt prometteur et pas mal de passer quelques secondes à attendre que Deep Seek crée simplement les diapositives à notre place à partir d'une simple invite, comme c'est le cas ici. C'est simple, mais élégant et pratique, et c'est une excellente structure pour cette invite, et nous sommes très, très précis N'hésitez donc pas à l'enregistrer et à l'utiliser comme modèle pour de futures présentations, si vous le souhaitez. Maintenant, voici les résultats, afin que vous puissiez voir qu'il a suivi exactement ce que nous lui avions demandé. Nous avons donc cette diapositive, une, qui est le titre, et elle nous indique le titre de celle-ci, le sous-titre, etc. Mais vous pouvez voir, bien sûr, qu'il existe des espaces réservés, donc ce n'est pas comme si vous pouviez simplement copier des pas et les utiliser exactement tels quels Tu dois apporter quelques modifications ici. Deepsix fait pour vous aider à devenir plus efficace et à augmenter votre productivité et vous donne quelques idées. Mais bien sûr, vous devez encore faire du travail pour l'obtenir dans un format prêt à l'emploi. Et vous pouvez voir ici qu'il vous suffit de remplir certains de ces espaces réservés Pour ce qui est du visuel, il vous suggère d'inclure un parcours professionnel propre dans le logo de votre entreprise. Résumé de la deuxième diapositive. Voici donc trois points à retenir : nous assistons à une forte croissance en Asie, 22 % grâce au produit A, l' Amérique du Nord surpasse le produit A avec 12 %, puis l' Europe fait face à une baisse de -4 % pour le produit Et encore une fois, cela montre que vous pouvez créer des visuels ici avec des icônes minimalistes telles que erreur vers le haut, la flèche vers le bas ou le déclin Diapositive 3, nous avons obtenu les performances régionales. diapositive 4 montre la répartition des produits, diapositive 5, les risques et les défis. Encore une fois, cela va être très simple, car nous ne lui avons pas vraiment donné plus d'informations que les données de vente elles-mêmes, mais il fait de son mieux pour identifier certains des sujets de préoccupation. Il indique donc que la saturation potentielle du marché ou la pression concurrentielle peuvent bien sûr être dues à d'autres raisons, mais vous connaîtrez mieux votre cas d'utilisation que Deep Seek. Encore une fois, plus vous avez fourni de données, meilleures seront la réponse et ses résultats. Opportunités, recommandations et, bien sûr, prochaines étapes. Et puis ici, pour la cohérence des tons, il est dit d'utiliser des couleurs neutres. Il s'agit en quelque sorte de quelques conseils sur la présentation, quelques astuces et de bonnes pratiques. Il est dit d'étiqueter clairement les graphiques. Par exemple, le pourcentage de variation d'une année sur l'autre, puis les notes de bas de page des sources de données pour plus de crédibilité À ce stade, Deep Seek ne fonctionne pas comme vous le voyez dans les options proposées ici, contrairement à ChagBT qui n'a pas, ou devrais-je dire, d'autres IA Au moment de cet enregistrement, il n'a pas la capacité de générer des images, mais cela ne devrait pas vous arrêter car il peut toujours vous donner des instructions sur la façon de générer ces images. Donc, ce que vous pouvez faire, c'est lui demander des recommandations graphiques, n'est-ce pas ? Donc, ce que tu peux dire, c'est que tu peux le demander. Supposons que nous utilisions Google Slides ici pour notre PowerPoint, n'est-ce pas ? Supposons donc que nous puissions utiliser l'invite suivante et dire étape par étape pour créer un graphique dans Google Slide. Vous pouvez donc dire, donnez-moi des instructions étape par étape pour créer des graphiques dans Google Slide en fonction des données de vente, n'est-ce pas ? C'est ici que vous pouvez déterminer si vous souhaitez créer des diagrammes à secteurs ou des graphiques linéaires. Donc, dans ce cas, je vais dire, disons un graphique linéaire. Alors allons-y et exécutons-le. Il ne sera pas en mesure nous donner l' image réelle du graphique, mais il peut nous donner des instructions sur la façon créer ce graphique, compte tenu de nos données de ventes. Il est donc indiqué d'insérer le graphique, accéder à Insérer une ligne de graphique, puis voici les informations que vous pouvez saisir à partir des données de vente, puis de personnaliser votre graphique et de savoir comment mettre à jour les annotations, qui sont facultatives, puis le résultat final. Et oui, vous pouvez voir ici que cette image essaie de fournir quelque chose, mais elle est cassée. Mais l' important est que vous ayez réellement les étapes à suivre pour y parvenir, et tout cela est décrit ici. Vous pouvez donc toujours utiliser Deep Seek pour obtenir les instructions, ce qui devrait être très rapide pour vous d'accéder à Google Slide, suivre les instructions et de créer vous-même le graphique à l'aide des données de vente. Maintenant, avant de passer à cette démonstration, voici quelques conseils de dépannage au cas où vous les rencontreriez en travaillant avec Deepsek sur ce cas d'utilisation particulier Supposons donc que si les diapositives contiennent trop de texte, vous pouvez simplement utiliser quelque chose comme ce qui suit et l' ajouter à votre invite, et vous pouvez dire quelque chose comme utiliser cinq points maximum par diapositive avec des visuels Cela va donc vous aider à résoudre ce problème. L'autre point, c'est que le ton est trop décontracté et que vous le souhaitez pour les cadres supérieurs ou c. Dans ce cas, vous pourriez ajouter quelque chose comme ça à votre message et dire : utilisez un langage commercial formel convient le mieux aux cadres du niveau de la mer. Il s'agit donc d'une autre façon de restructurer et de spécifier le ton que vous souhaitez utiliser pour le contenu de vos diapositives de présentation Vous venez d'apprendre comment automatiser les 20 % du reporting TDS pour vous concentrer sur les 80 % stratégiques La prochaine fois, vos diapositives seront écrites elles-mêmes pendant que vous analysez les données. Passons maintenant à l'exercice suivant Je veux que vous convertissiez données de l'enquête auprès des clients en un plan PPT de cinq diapositives. Maintenant, c'est à vous de décider si vous voulez utiliser des données réelles provenant d'Internet ou si vous voulez simplement créer exemples de données comme je l'ai fait dans la démo précédente et les utiliser vous-même. 20. Biais et IA responsable: L'IA n'est pas neutre. Il reflète nos données et nos choix. Dans cette conférence, vous apprendrez à auditer les résultats de Deep Seek pour détecter les biais, lutter contre la désinformation et à déployer l'IA de manière éthique, car une bonne entreprise est synonyme de responsabilité Les échecs éthiques ne sont pas simplement un désastre en matière de relations publiques. Ils érodent la confiance, favorisent la régulation et nuisent à de vraies personnes Faisons en sorte que vos initiatives en matière d'IA évitent ces pièges. Le biais n'est pas toujours intentionnel. Une IA médicale formée données occidentales pourrait mal diagnostiquer les patients atteints de l'agent pathogène La vigilance est essentielle à cet égard. En 2023, une fausse IA a généré l'image d'une explosion près du Pentagone qui a fait chuter les marchés boursiers. Votre IA pourrait être la prochaine. Deep C n'est pas parfait, mais son architecture rejette les requêtes explicitement nuisibles. Pourtant, les biais subtils, c'est à vous de les détecter. Très bien, dans cette prochaine démo, nous allons vérifier l'absence de biais et de désinformation L'objectif ici est donc de tester les réponses de Deep Seeks et de mettre en œuvre des garanties éthiques. Donc, pour le premier, passons en revue quelques exemples. Premier exemple, voyons si nous pouvons détecter les préjugés sexistes lors de l'embauche. Donc, j'aimerais que vous mettiez simplement un message très simple ici. Ainsi, par exemple, générez dix descriptions de poste d'ingénieur logiciel. Donc je veux que tu t'en occupes, et voyons ce que Deepsk va proposer Et pendant que cela fonctionne, si vous suivez cette démo, je voudrais que vous passiez en revue ces dix postes d'ingénieur logiciel différents et que vous ces dix postes d'ingénieur logiciel différents vous efforciez de créer vous-même votre liste de contrôle, comme une liste de contrôle d'audit, si vous Je veux donc que vous passiez en revue tout cela, que vous le lisiez. Puis comptez les mots codés masculins. Ainsi, par exemple, des termes compétitifs ou dominants par rapport à des termes neutres. OK ? Vous pouvez également vérifier si des exigences telles que les exemples de dix ans et plus excluent les femmes de manière disproportionnée Il y a donc une autre chose à rechercher. Et puis quel autre outil vous pouvez utiliser est un décodeur de genre Donc je l'ai ici. Si vous accédez simplement à cette adresse ou URL, elle la charge ici, puis vous pouvez coller votre texte de synthèse. Il s'agit d'un outil très simple pour détecter les biais subtils dans les offres d'emploi. Il a donc été fait exprès pour cela, et il n'est pas parfait, mais c'est juste quelque chose que vous pouvez essayer juste pour voir si vous pouvez détecter les biais Et je veux que vous passiez en revue tout cela et que vous fassiez en sorte que vous passiez en revue les données, voir ce que vous pouvez trouver ici. Et cela devrait expliquer en quelque sorte le biais qui caractérise les données d' entraînement pour Deep Seek. Euh, et une chose que vous pouvez faire, par exemple, pour y remédier, c' est que vous pouvez ajuster votre invite dans une certaine mesure. Donc, en ce qui concerne les données d'entraînement, il est vraiment important de les comprendre. Deep Seek génère des réponses et apprend à partir des données d'entraînement. Si les données d'entraînement sont biaisées, vous ne pouvez pas faire grand-chose avec l'urine, alors les données d'entraînement elles-mêmes doivent être corrigées, d'accord ? Mais parfois, vous pouvez obtenir résultats même avec les bonnes données d'entraînement, vous pouvez ne pas obtenir les bons résultats, et c'est là que vous pouvez réellement réviser vos bals. Par exemple, dans ce cas, vous pourriez dire quelque chose comme ceci là où il est dit, utilisez un langage non sexiste et des plages d'expériences flexibles. En supposant que vous l'ayez remarqué dans les dix descriptions de poste précédentes, vous avez remarqué que ces éléments constituent en fait un problème et que des lacunes n'ont pas été comblées. Passons maintenant à quelque chose d'un peu différent. Et ici, nous voulons vérifier les faits sur les hallucinations liées à l'IA. Parfois, des outils d'IA tels que JATGPT, DPC, Gemini, etc. donnent des résultats vraiment étranges Et cela fait référence à des hallucinations où, par exemple, des choses inexistantes ou des faits et informations incorrects sont fournis. Et c'est quelque chose que vous pouvez également vérifier vous-même et que vous devez garder un œil lorsque vous parcourez les données. C'est pourquoi il n'est pas recommandé de copier-coller la sortie Deep Seeks Vous devez toujours vérifier tout ce qui est présenté par l'IA et généré par l'IA. Alors ici, faisons quelque chose comme ceci à titre d'exemple. Nous pouvons donc demander à Deepsk de fournir des statistiques sur les taux de vaccination contre le COVID 19 en Afrique Ainsi, lorsque vous l'exécutez, vous pouvez et encore une fois, ici, vous pouvez appuyer sur le bouton de recherche pour obtenir les données si vous le souhaitez. Donc, lorsque vous l'exécutez, voyons ce que DVC propose. Mais ce que vous pourriez faire, c'est que dans le cadre du processus de vérification, vous pouvez vérifier avec qui, c'est-à-dire l'Organisation mondiale de la santé. Vous pouvez recouper les résultats avec les derniers rapports des personnes, afin de vous rendre sur leur site Web, télécharger et de croiser ce rapport, qui correspond aux résultats réels par rapport à la réponse de Deep Seeks pour assurer que les choses s' alignent et qu'elles sont correctes. Vous pouvez noter des écarts entre les différents pourcentages, puis vous pouvez en quelque sorte ajouter des garde-fous à votre bal de fin d'année, par exemple, vous pourriez dire quelque chose comme site, sources de Et cela force et réitère le fait que Deepsak devrait aller chercher les dernières données Prenons un autre exemple. Et ici, nous voulons atténuer les préjugés culturels. Utilisons donc une simple invite qui dit : rédigez un e-mail marketing pour les produits de soin de la peau au Nigeria Maintenant, si vous exécutez cette invite, je veux que vous passiez en revue les résultats, mais je veux que vous gardiez un œil sur ce point, c'est la vérification des biais. Voici donc quelques points ou questions à vous poser. Est-ce que cela suppose qu'une peau claire est idéale ? Les ingrédients locaux ou les préoccupations, telles que l'humidité, sont-ils pris en compte ? Et c'est là que vous pouvez ajuster le message pour obtenir des résultats meilleurs et moins biaisés, par exemple en vous concentrant sur différents tons de peau et les avantages spécifiques au climat si vous constatez que ces éléments apparaissent peu comme les lacunes que vous remarquez dans Maintenant, voici quelques conseils de dépannage au cas où ils se présenteraient, et je ne dis pas qu'ils le feront, mais si vous remarquez ces éléments dans la réponse, certains problèmes éthiques. Par exemple, supposons que Deep Seek génère des stéréotypes néfastes, ce qui, encore une fois, je ne dis pas que ce sera le cas, mais si vous remarquez que vous pourriez utiliser des API de modération pour bloquer sorties toxiques en fonction de ce qui se passe. ailleurs, disons, par exemple, qu' un autre scénario est celui dans lequel les utilisateurs exploitent l'IA à des fins de désinformation, et que vous pouvez y ajouter des clauses de non-responsabilité, telles que vérifier auprès de sources fiables et enregistrer les requêtes suspectes L'IA éthique n'est pas une solution ponctuelle. C'est une culture. Intégrez-le à vos flux de travail, sous peine de créer des dommages. Maintenant c'est à vous de faire des expériences. Pour cet exercice, j'aimerais que vous vérifiiez les critères d' approbation des prêts générés par l'IA pour détecter tout biais et que vous proposiez trois solutions. 21. Transformateurs: Dans cette conférence, nous aborderons les transformateurs, qui sont le cerveau de l'IA Les transformateurs révolutionnent l' IA en alimentant tout, de ChapePT à Deep Seek en passant Dans cette conférence, vous allez apprendre comment ils fonctionnent sans recourir à des calculs mathématiques complexes. À la fin, vous comprendrez pourquoi cette architecture est la recette secrète de l'IA moderne. Tous les modèles d'IA lisent comme les tout-petits, un mot à la fois. Les Transformers se lisent comme des doctorats, reliant les idées entre les Jetons donc un coup d'œil sous le capot. Imaginez que vous modifiez un document avec vos collègues. L'un met en évidence les points essentiels, à savoir l'attention, un autre brouillon, qui est l'encodeur, et un troisième peaufine, qui est Les transformateurs fonctionnent de la même manière, mais à la vitesse de l'éclair. Les transformateurs deviennent plus intelligents, et non plus plus plus lents avec plus de données. C'est pourquoi Deep C peut déboguer du code et écrire des poèmes. Il comporte des couches successives de neurones sensibles au contexte. Considérez les paramètres comme des cellules cérébrales et les couches comme des régions du cerveau. Deeps n'est pas seulement grand, il est organisé avec des couches spécialisées pour le codage, mathématiques et les tâches créatives Bien, pour cette démo, nous allons nous intéresser à la visualisation de l'attention L'objectif ici est de voir comment les transformateurs se concentrent sur les mots clés à l'aide d'un exemple simplifié Maintenant, pour la saisie, nous allons utiliser l'exemple de texte suivant, savoir le chat assis sur le tapis parce qu'il était fatigué. Et ici, ce que nous recherchons vraiment , c'est l'attention portée au mot, et nous voulons voir à quoi ressembleront les meilleurs scores pour le chat et le MT. Ce que nous voulons également voir, c'est le transformateur et voir s' il est capable d'examiner son interprétation et voir si le modèle lie correctement le mot I au mot CAT et non au mot Matt, ce qui nous montre la compréhension contextuelle Donc, la première chose que nous voulons faire, c'est d'aller de l'avant et de créer notre projet. Je vais donc ouvrir le code Visual Studio dans mon dossier, puis créer un nouveau fichier Python. Et je vais enregistrer ceci et appeler cette attention underscore demo point p. OK, allons-y et enregistrons ceci Et je vais coller le code suivant, et ne vous inquiétez pas, je vais le fournir et nous allons le parcourir dans une seconde. Et ce que nous allons faire , c'est installer les dépendances. Nous allons exécuter le programme, et nous allons examiner les résultats. Mais avant cela, j'aimerais passer quelques minutes à examiner ce code, le parcourir bloc par bloc et expliquer ce que le code fait réellement. Très bien, commençons par les importations ici. Nous avons donc Torch, et c'est la bibliothèque principale de Pi Torch pour les opérations tensorielles et l'exécution de modèles Ensuite, nous avons le tokeniseur d'oiseaux et le modèle d'oiseau, issus des Transformers Hugging Faces. Ils gèrent la tokenisation des oiseaux et chargent le modèle d'oiseau chargent Et puis nous avons obtenu la bibliothèque MPPlot, est la bibliothèque de traçage standard en Python Il est utilisé ici pour dessiner un simple graphique à barres des scores d'attention. Passons maintenant à l'entrée ici. Et cette ligne ici, c'est simplement la phrase d'entrée, et elle stocke l' exemple de phrase dont nous voulons inspecter les modèles d'attention. Passons maintenant au chargement du modèle et du tokenizer Donc, ici, sur cette ligne, c'est quand vous regardez le cas basé sur l' accouchement préentraîné, il se télécharge simplement ou se charge depuis le cache, selon que vous l'avez déjà téléchargé ou non. Il télécharge ou charge depuis le cache la base de naissance, les poids et le vocabulaire Si vous regardez le résultat, attention égale true, cela indique au modèle de renvoyer des matrices d'attention pour chaque couche et de suivre les derniers états cachés habituels. Et la dernière ligne, model point Eval, fait passer le modèle mode inférence et désactive le décrochage Très bien, passons à ce bloc de code ici. Donc, en regardant les entrées, la méthode du tokenizer ici, cela divise la phrase en jetons de mots, les associe à des identifiants et renvoie des tenseurs à des identifiants et renvoie des tenseurs de torche Pi Maintenant, en regardant le graphe Torch ici, cette méthode, enveloppe la passe directe pour éviter de créer un graphe de calcul, ce éviter de créer un graphe de calcul, qui permet d'économiser de la mémoire puisque nous ne voulons pas rétropropager regarde le modèle ici, cela déclenche simplement la naissance et produit le dernier état caché, qui n' est techniquement pas utilisé ici. Et pour ce qui est de l'attention, il s'agit d'un renversement d'une longueur de 12, un par Chaque patch de forme, tête correspond à 12 séquences et séquences. Et ici, pour attirer l'attention, c'est ici que nous attirons l' attention pour une analyse ultérieure Bien, passons à ce bloc de code ici. Et ici, la fonction convertit les identifiants en jetons. Cela transforme à nouveau les identifiants de jetons numériques en jetons de chaîne. Et ici, pour l'index, celui que vous voyez ici, est qu'il trouve la position des jetons it, cat et mat dans la séquence de jetons. Maintenant, en regardant ce bloc de code ici, il initialise un enregistrement afin de savoir quelle couche et quelle tête accordent le plus d'attention à CAT Ensuite, il passe en boucle par le tenseur d'attention de chaque couche, puis par chaque tête avec cette couche Et ici, l'attention de la tête, avec l'IDX et l'IDX, permet d'extraire le poids d' attention scalaire du mot qu'il positionne par rapport avec l'IDX et l'IDX, permet extraire le poids d' attention scalaire à la position CAT La position informatique est donc la requête, et la position CAT est la clé ici. Et puis il est mieux mis à jour chaque fois que nous trouvons un score plus élevé. OK, en regardant ce bloc, il sélectionne simplement matrice d'attention à deux D pour la couche et la tête que nous avons choisies, puis il la convertit en un tableau NumPi pour une indexation facile Maintenant, c'est ici que nous préparons et traçons les scores de comparaison. Donc, en regardant ce bloc, cela crée une petite liste de deux scores. Donc, le premier est l' attention qu'il porte au chat et le second est l'attention qu'il porte au mot Mt. Ensuite, il les trace côte à côte dans un graphique à barres, étiquetant les axes et en donnant un titre qui indique la couche et la tête, en ajoutant un pour convertir la base zéro en une numérotation conviviale Et dans le dernier bloc, c'est simplement là qu'il écrit les deux poids d'attention sur la console formatés à deux décimales pour une comparaison numérique rapide Maintenant, en réunissant tout cela, le but de ce script Python et démo est de voir quel mot, dans ce cas, le mot chat contre Matt, le pronom auquel il correspond le plus, et dans quelles têtes et couches, cela est le plus marquant Et le pipeline ressemble simplement à ceci. Tout d'abord, nous chargeons la phrase deux, nous tokenisons et modélisons le forward pass Troisièmement, nous inspectons les tenseurs d' attention, quatre, nous identifions le plus fort, sorte qu'il s'agisse du chat, puis du lien entre celui-ci et le chat, puis cinq fois, nous comparons le tenseur à celui du tapis dans la même tête, puis nous visualisons et imprimons les résultats Bien, maintenant que nous avons expliqué ce que fait le code, allons-y , exécutons-le, et examinons les résultats ensemble Donc, la première étape que nous voulons faire est d'ouvrir un nouveau terminal ici. Et avant d'installer des dépendances cadre des bonnes pratiques, commençons par créer un environnement virtuel, et vous pouvez simplement le faire à l'aide des commandes suivantes. Donc Python, puis VN, puis c'est ici que vous pouvez le nommer comme vous voulez pour le dossier de l'environnement virtuel Je vais juste l' appeler à nouveau VN. Allons-y et exécutons-le, et cela créera cet environnement virtuel. Et ici, dans le code de Visual Studio, nous avons remarqué qu'un nouvel environnement avait été créé. Voulez-vous le sélectionner pour le dossier de votre espace de travail ? Oui Et cela va le configurer automatiquement pour nous, ce qui est bien. Maintenant, l'environnement virtuel a été créé. Notez toutefois qu'il n'est pas encore activé. Nous allons donc activer le nouvel environnement virtuel que nous venons de créer. Vous pouvez donc simplement le faire de manière très simple. Il y a un dossier de scripts, puis dans le dossier de scripts, il y a un script activé que nous pouvons exécuter, et nous pouvons simplement le faire à partir d'ici. Alors allez-y et tapez une barre oblique dans le terminal. Et puis appuyez sur Tab. En fait, nous allons y retourner, puis nous voulons faire des points. Il suffit donc de double-cliquer plusieurs fois, et cela vous donnera simplement ce dossier. J'utilise donc Windows, donc c'est dotbslash VM, le nom de l' environnement Tapez ensuite des scripts S, mais vous n'êtes pas obligé de tout taper. Vous pouvez simplement le taper avec un onglet puis taper Activate, puis appuyer sur Entrée , pour exécuter ce fichier batch, puis activer votre environnement. Et encore une fois, si vous voulez voir avant de commencer quelle version de Python vous utilisez, vous pouvez simplement taper Python, revenir en arrière et créer cette version. Version H dash, et ensuite cela va vous montrer la version de Python. Ici, ce vert indique que notre environnement virtuel est réellement activé et que nous sommes dans ce contexte Tout ce que nous faisons s'inscrit dans le contexte de cet environnement virtuel. Allons-y et installons réellement nos dépendances. Maintenant, si vous regardez les importations ici, nous avons Torch, Transformers et MAD Plotlibrary Nous devons installer les dépendances correspondantes, et la commande pour ce faire est PIP Install Torch Transformers et la bibliothèque MAT Plot Allons-y et exécutons-le. Maintenant, cette installation va prendre un certain temps, je vais donc mettre la vidéo en pause et une fois que c'est fait, nous reviendrons. Alors, on se voit dans une seconde. L'installation s'est terminée avec succès, et maintenant lançons ce script Python. Techniquement, si tout se passe comme prévu, cela devrait permettre de télécharger le modèle d'oiseau dès la première utilisation, puis de calculer les attentions, un graphique à barres, puis d'imprimer les deux scores d'attention dans le terminal une fois le Barhart fermé Donc, tout d'abord, assurons-nous que notre script est sécurisé avec les dernières modifications. Et nous pouvons simplement dans le même terminal exécuter la commande, Python, puis l'espace, puis le nom du fichier, qui est attention. Encore une fois, vous n'avez pas à tout taper. Tabotez-le et il le complétera automatiquement pour vous, puis appuyez sur Entrée, et notre programme devrait maintenant commencer à fonctionner. Encore une fois, cela peut prendre un certain temps, selon que c'est la première fois que vous courez. Si c'est le cas, les modèles d'oiseaux seront téléchargés. Pour moi, ça ne l'est pas. Il le charge donc depuis le cache. Et comme vous pouvez le voir ici, cette visualisation, ce graphique à barres, apparaît Et c'est exactement depuis le haut, cette bibliothèque d'intrigues de Matt. C'est la bibliothèque qui nous permet de visualiser cela. Donc, ici, vous pouvez voir que le graphique à barres présente correctement les résultats. Parce que souvenez-vous, nous nous intéressons à l'attention portée au mot, n'est-ce pas ? en revenir à la phrase initiale, le chat s'est assis sur le tapis parce qu'il était fatigué. Et nous essayons de voir si le modèle comprend le mot auquel il fait référence. Cela fait-il référence au mot chat ou au mot tapis ? Et vous pouvez voir ici le score du CAT est assez élevé et que le format du score est assez bas, qui nous indique que c'est de la compréhension, que le modèle comprend à quoi le mot fait référence. Cela montre donc une compréhension contextuelle. Et ici, vous pouvez voir visuellement c'est environ 80 % de ce côté, et c'est un peu au-dessus de zéro. Il se situe donc entre 0,1, ce qui est très faible . Si vous voulez voir les chiffres, parce que nous les enregistrons également résultats dans le journal de la console, si vous le fermez, vous pourrez voir les scores d'attention dans les journaux de la console ici. Dès que vous fermez, vous voyez l'attention qui s'en dégage. 83 % du mot chat et 1 % du mot tapis. Vous pouvez donc voir qu'il a certainement pu comprendre que le mot qu'il désignait faisait référence au mot chat, car le score d'attention associé à ce est beaucoup plus élevé que celui du mot MT. Vous n'avez pas besoin de construire des transformateurs, de les exploiter. savoir qu'ils se concentrent sur CAT plutôt que sur Mat vous aide à déboguer et à améliorer les résultats de l'IA Maintenant, pour cet exercice pratique, j'aimerais que vous exécutiez la démo avec une phrase de votre choix. Réfléchissez aux mots sur lesquels le modèle s'est concentré et pourquoi. 22. Fine Tune DeepSeek: Dans cette conférence, vous allez transformer Deep Seek en expert du domaine, que ce soit pour les diagnostics médicaux, contrats juridiques ou les dialogues de jeu. Aucun doctorat n'est requis. L'IA générique, c'est comme un médecin généraliste. Le réglage fin en fait un neurochirurgien précis, fiable et hyper concentré sur vos besoins Nous allons utiliser un cas d'utilisation d'une FAQ médicale aujourd'hui, mais les principes s'appliquent à tous les domaines. Préparons donc notre ensemble de données. Maintenant, pour cette conférence, nous n'allons pas passer en revue la démo dans son intégralité, car elle est très similaire à la démo que nous avons faite plus tôt dans le cours où nous avons entraîné notre chatbot sur les données d'assistance Je voulais plutôt vous présenter cela et vous donner l'occasion de revenir en arrière, de le mettre en pratique et de l' appliquer à un autre domaine. Donc, ici, notre domaine sera une pratique de peaufinage des FAQ médicales. Donc, pour la première étape, nous avons besoin d'un ensemble de données. Vous devez donc préparer votre ensemble de données avec des exemples de données. Encore une fois, vous pouvez nommer votre fichier comme bon vous semble. Voici un exemple. Vous pouvez nommer votre fichier CSV medical underscore fqs point Et il s' agira de votre fichier de données que vous utiliserez pour entraîner et affiner votre modèle d'IA. Maintenant, vous pouvez le créer manuellement, et ici vous pouvez voir que j'ai quelques exemples de données. Nous avons deux colonnes, prompt et réponse, et nous avons quelques lignes contenant, encore une fois, des exemples de données renseignées. Désormais, plus vous disposez de données, mieux vous pourrez entraîner votre modèle. Plus il sera précis, plus il sera précis et mieux il apprendra les contacts. Ma recommandation est donc de générer au moins 50 à 100 lignes dans le fichier CSV, plus il y en a, mieux c'est. Cependant, le générer manuellement peut prendre beaucoup de temps. Bien sûr, tu peux le faire. Mais étant donné la valeur et le RI que vous allez obtenir, je vous recommande vivement d'utiliser un outil d'intelligence artificielle tel que Deepsk ou Chat GPT pour créer cet Ainsi, par exemple, vous pouvez lui donner une invite, lui donner le contexte, puis lui demander de créer un fichier CSV pour vous. Avec autant de lignes et autant de lignes, cela créera des exemples de données pour vous, que vous pourrez ensuite copier-coller directement dans votre CSV. Et cela prendrait quelques secondes alors que le faire vous-même pourrait prendre plusieurs heures. Maintenant, une fois que nous avons notre fichier CSV, nous voulons passer à la deuxième étape. Et la deuxième étape consiste simplement télécharger ce fichier CSV et à entraîner votre modèle. Il s'agit exactement des mêmes étapes et processus que ceux que nous avons suivis dans notre démo précédente, où nous utilisons les données d'assistance du fichier CSV pour former le modèle qui sera utilisé par un chatbot pour traiter les demandes d'assistance Et à la troisième étape, fois la formation terminée, nous voulons comparer résultats du modèle de base ceux du modèle affiné. Donc, bien sûr, vous pouvez utiliser n'importe quelle invite de votre choix qui est pertinente pour le domaine avec lequel vous le testez. Ici encore, nous utilisons une FAQ médicale. Voici donc un exemple d' invite que j'ai utilisé, dit essentiellement : quel est le traitement d'une entorse à la cheville ? Bien sûr, si vous utilisez exactement la même invite, le résultat que vous obtiendrez sera probablement différent de ce que j'ai obtenu. Donc, ici, je ne partage cela qu'à titre d'exemple. Lorsque j'utilise cette invite, j'ai obtenu la sortie des modèles de base comme suit, que vous voyez ici, puis j'ai également publié la sortie du modèle affinée pour la même invite. Et vous pouvez clairement voir que celui-ci est plus précis et qu'il contient plus d'informations. Et si vous les comparez à la sortie du modèle de base par rapport au modèle Fine Tune, vous pouvez constater certaines améliorations clés du modèle Fine Tune. Par exemple, le calendrier précis et les conseils posologiques et l' étape d'escalade claire après 72 heures. Il est très important de mettre l'accent sur la qualité plutôt que sur la quantité. Considérez donc votre ensemble de données comme un manuel pour le Sk profond. Des exemples clairs sont synonymes d' un apprentissage plus rapide. Après avoir terminé cette démonstration, vous venez de créer une IA d' expert médical pour quelques centimes Imaginez que vous faites cela pour votre niche. Par exemple, des bottes légales, assistants RH, des PNJ de jeu, etc. Le futur est le meilleur livre. Une fois que vous aurez terminé cette démonstration et cette expérience, je veux que vous passiez à l'exercice pratique suivant et créiez un ensemble de données de dix exemples pour votre niche. Encore une fois, plus il y en a, mieux c'est. Mais ici, nous examinons une FAQ sur la politique des ressources humaines La démo était donc médicale. s'agit des ressources humaines, un domaine tellement différent, puis j'aimerais que vous réfléchissiez à vous-même et que vous passiez en revue résultats de votre entraînement une fois que vous aurez terminé cet exercice. 23. AWS Lambda: Dans cette conférence, vous allez déployer un point de terminaison d' API alimenté par Deep Seek qui gère automatiquement les demandes sans aucun serveur pour gérer et payer les prix d'utilisation. Transformons votre modèle personnalisé en un service évolutif. Lambda est comme une force de travail robotisée. Ils apparaissent lorsque vous en avez besoin, ils fonctionnent rapidement et disparaissent une fois que c'est fait Parfait pour les tâches d'IA sporadiques. Cette configuration coûte quelques centimes et survit au trafic viral. Aucune erreur de surcharge du serveur et il est évolutif à l'infini Ce que nous allons faire, c'est prendre un simple script Python et rendre accessible dans le monde entier. Alors attention, tu vas le faire toi-même. Dans cette démo, vous allez apprendre à configurer un compte AWS dans le cadre du niveau gratuit. Créez et configurez une fonction AWS LambdoFunction basée sur Python qui utilise l'API Deep Ck pour résumer le texte et l'exposer via Amazon API Gateway Maintenant, ce processus comporte plusieurs étapes. Tout d'abord, nous allons créer un compte AWS garantissant l'éligibilité au niveau gratuit. Ensuite, nous allons parler de l' installation des outils locaux requis tels que Python, etc., et de la manière de configurer les rôles et les autorisations de messagerie instantanée. Ensuite, nous allons examiner l' écriture de la fonction Lambda en Python, puis envoyer du texte à l' API de chat Deepsk et renvoyer un résumé. Nous apprendrons comment les dépendances telles que les demandes visant à créer intégrer les dépendances telles que les demandes visant à créer des API en Python dans un package de déploiement ZIP, et nous allons créer la fonction Lambda et attacher les rôles IAM nécessaires, puis nous allons configurer l' écriture de la fonction Lambda en Python, puis envoyer du texte à l' API de chat Deepsk et renvoyer un résumé. Nous apprendrons comment intégrer les dépendances telles que les demandes visant à créer des API en Python dans un package de déploiement ZIP, et nous allons créer la fonction Lambda et attacher les rôles IAM nécessaires, puis nous allons configurer un Point de terminaison de l'API HTTP utilisant la passerelle API pour appeler le Lambda Et bien sûr, à la fin, nous allons tester ce point de terminaison à l'aide de l'application u appelée Postman que vous connaissez peut-être Désormais, cette solution utilise le niveau gratuit d'AWS. Je viens donc de créer un compte pour les besoins de cette démo. Vous recevez gratuitement de nombreuses demandes pendant les 12 premiers mois. Vous n'avez donc aucune raison de dépenser de l'argent, du moins lorsque vous essayez cette démo, car le Lambda 1 million de requêtes et 400 gigaoctets/seconde par mois gratuitement, et la passerelle API, et la passerelle API, vous recevez 1 million d'appels par mois pendant 12 mois Et cela permettra de maintenir le coût à zéro, condition que vous restiez dans cette limite. Commençons donc et passons en revue la configuration. La première chose que nous voulons faire est de nous assurer que Python est configuré, et cela dépend vraiment l'heure à laquelle vous regardez cette conférence. Au moment de cet enregistrement, la dernière version est Python 3.13, et AWS ne prend en charge que la version 3.13 pour le moment Cependant, dans quelques mois, Python et AWS prendront en charge une version plus récente. Il vous suffit donc d'installer la dernière version prise en charge par AWS. À l'heure actuelle, Python 3.13 est installé sur mon ordinateur. Maintenant, vous avez également besoin d'un IDE pour votre codage, et vous pouvez utiliser ce que vous voulez. J'utilise le code Visual Studio. Vous avez également besoin de Postman , une application gratuite que vous pouvez utiliser pour effectuer des appels d'API vers un point de terminaison spécifique Et bien sûr, nous devrons créer un compte AWS et nous allons créer un tout nouveau compte et nous utiliserons le niveau gratuit. Commençons donc par créer le compte AWS gratuit, et il vous suffit d'aller sur Google et de saisir AWS Free Tier. Donc, le niveau gratuit d'AWS est ici, et vous pouvez voir que c'est la première option ici. Donc, des services de cloud computing gratuits, AWS Free Tier. Si vous cliquez dessus, cette page s'affichera , puis il sera écrit «   AWS Free Tier », puis acquérez une expérience pratique avec les produits et services AWS. Ensuite, j' aimerais que vous cliquiez sur Créer un compte gratuit. Il va vous poser des questions, obtenir des informations comme un e-mail, créer un mot de passe et des choses comme ça, l'adresse. Il va également demander des informations de carte de crédit ou de débit. Cependant, cela ne vous facturera pas car il s' agit du niveau gratuit. Ils vous demanderont simplement ces informations, mais ils ne vous factureront rien tant que vous respectez les limites décrites dans les termes et conditions du niveau gratuit. Et bien sûr, vous pouvez y jeter un œil et toutes ces informations seront fournies sur cette page, dans le cadre de la documentation relative au niveau gratuit d'AWS. Alors allez-y, cliquez sur Créer un compte gratuit et suivez les instructions. Et lorsque l'option vous est proposée , vous souhaitez utiliser l'option de base du compte gratuit. Et voilà à quoi ça ressemble. J'ai déjà créé un compte, alors j'ai juste pris une capture d'écran pendant que je créais ce compte pour vous le montrer. Et lorsque vous entrez vos informations, une page similaire à celle-ci s'affichera. Il existe donc actuellement trois plans disponibles pour AWS : le forfait Basic, développeur et le plan commercial. Il vous suffit de cliquer sur le support de base, qui est gratuit. Et cela s'explique, vous savez, par le fait que de nouveaux utilisateurs démarrent avec AWS. Et si vous venez d'apprendre quelque chose, c'est parfait. J'aimerais donc que vous sélectionniez ce bouton en cliquant sur terminer l'inscription. Et une fois que tout sera prêt, une fois que vous aurez fini suivre l'assistant et toutes les instructions, vous devriez voir une méthode de félicitations, une page, excusez-moi, une page de félicitations Et cela signifie « merci de vous être inscrit à AWS ». Et ici, vous verrez une option indiquant accéder à l'AWS Management Console. Et lorsque vous cliquez sur la page d'accueil de cette console, c'est cette page qui devrait vous être présentée ou quelque chose de similaire dans ce sens. Voici la page d'accueil de la gestion de la console AWS. Et nous allons passer en revue différents services en commençant par cette page. Juste quelques points à noter ici, les régions par défaut sont déjà définies. Nous avons donc eu l'US East 1, l'US East 2, l' US West un, l'USS 2, mien était réglé sur l'US East 2. Alors je l'ai juste laissé là. C'est très bien pour le niveau gratuit. Et vous pouvez simplement vous en servir. Et ici, vous pouvez voir que cela signifie que la région sélectionnée est également celle des États-Unis, et c'est la sélection par défaut actuelle. Maintenant, pour l'étape suivante, nous voulons créer un utilisateur et un rôle IAM pour notre Lambda, et notre fonction Lambda est essentiellement l'endroit où nous allons déployer le code que nous voulons exécuter Mais avant cela, nous devons créer l'utilisateur IAM et le rôle Donc, ici, il y a plusieurs façons de le faire. Vous pouvez cliquer sur Rechercher et rechercher IAM, ou vous pouvez simplement cliquer sur ce bouton ici Voici quelques-uns des sites récemment visités. Si vous avez un nouveau compte, certains d'entre eux seront vides. Et au fur et à mesure que vous parcourez et consultez d'autres services, ce menu est rempli de certaines de ces activités récentes. Mais si c'est la première fois, encore une fois, vous pouvez lancer une recherche et taper IAM ici ou vous pouvez aller ici Vous pouvez cliquer sur Identité de sécurité et conformité. Et ici, vous voyez un tas de choses. Vous voyez IAM et vous voyez IAM Identity Center. Ce que nous voulons faire, c'est cliquer sur IAM pour que vous puissiez gérer l'accès aux ressources AWS. Alors allez-y et cliquez. Nous sommes maintenant sur la page IAM par défaut, et vous pouvez y faire plusieurs choses, créer des groupes d'utilisateurs, des rôles d'utilisateurs , des politiques, etc. Mais nous allons rester simples et nous n'allons effectuer que la configuration minimale dont nous avons besoin pour cette démo. Donc, pour le moment, la première chose que nous voulons faire est de créer un utilisateur, puis nous voulons créer un rôle. Alors allons-y et cliquons sur les utilisateurs. Et encore une fois, selon que vous avez un tout nouveau compte ou non, ces choses peuvent différer pour vous. S'il s'agit d'un tout nouveau compte, vous ne verrez rien. Si vous avez déjà expérimenté cela, vous verrez des choses. Fais quelques tests une fois ici. Quoi qu'il en soit, nous allons le faire à partir de zéro et créer un tout nouvel utilisateur. Et pour ce faire, sur le côté droit, vous devez cliquer sur Créer un utilisateur. Alors allez-y et cliquez dessus , et maintenant cette boîte de dialogue vous est présentée pour spécifier les détails de l'utilisateur. OK, donc ce que je vais faire vous pouvez l'appeler comme bon vous semble arbitraire. Je vais l'appeler Lambda. Administrateur. Et ici, c'est important car vous souhaitez fournir à l'utilisateur un accès à l' AWS Management Console. Vous pouvez le faire ou vous pouvez simplement vous rendre au IAM Identity Center et gérer les choses à partir de là Mais ce que je vais faire, c'est fournir à cet utilisateur un accès à l'AWS Management Console. Je vais donc sélectionner ceci. Et puis ici, il est dit qu'il y a deux options. Il y a un utilisateur spécifié dans Identity Center. Et tu peux le faire ici. Donc, ce que je vais faire, c'est choisir de le faire ici. Je souhaite donc créer un utilisateur IAM. Ensuite, il est indiqué que nous vous recommandons de créer un utilisateur IAM uniquement si vous devez activer l'accès par programmation via des clés d'accès, des informations d'identification spécifiques à une surface, etc. Je vais donc simplement le sélectionner, puis cela va créer un utilisateur. Vous pouvez créer un mot de passe personnalisé pour cet utilisateur, car vous pouvez essentiellement vous connecter à la console AWS. Et gérez à l'aide de cet utilisateur. Mais je vais juste laisser le mot de passe généré automatiquement. Bien sûr, ne le partagez avec personne. Ensuite, il est indiqué que l'utilisateur doit créer un nouveau mot de passe à la prochaine connexion, et je vais le décocher Donc, quel que soit ce mot de passe généré automatiquement, il y restera Et une fois que vous vous connectez pour la première fois, cela ne vous demandera pas de créer un nouveau mot de passe. Voici donc les paramètres, et je vais cliquer sur Suivant. Je vais tout laisser par défaut ici, donc j'ajoute un utilisateur à un groupe. Il existe des autorisations de copie. Il y a une politique directement attachée, donc je vais tout laisser ici, puis la limite d'autorisation facultative est déjà vérifiée. Encore une fois, je laisse tout par défaut. Je ne vais rien changer et je vais cliquer sur Suivant. Il s'agit d'une dernière étape avant que la création ne soit qu'un résumé et un examen de ce que vous êtes sur le point de créer. Encore une fois, le nom d'utilisateur, le mot de passe sera généré automatiquement, aucune réinitialisation du mot de passe n'est requise lors de la première connexion. Les tags sont facultatifs et récapitulatifs des autorisations Je n'y ai pas vraiment attaché quoi que ce soit, donc je vais les laisser, et je vais cliquer sur Créer un utilisateur. Et cela va créer notre utilisateur. Et ici, vous pouvez voir qu'il y a une notification verte indiquant que l'opération a réussi et que l'utilisateur a été créé. Elles sont très importantes car ici, vous pouvez voir l'URL de signature de la console. Donc, si vous prévoyez de connecter avec cet utilisateur à la console, il s'agit de l'URL de connexion que vous pouvez enregistrer. Il s'agit du nom d'utilisateur, puis du mot de passe. Encore une fois, vous voulez écrire ceci quelque part ou l' enregistrer quelque part, afin d'obtenir votre nom d'utilisateur et votre mot de passe. Si vous cliquez sur Afficher, votre mot de passe s'affichera ou vous pouvez simplement cliquer sur Copier puis l'enregistrer dans une sorte de gestionnaire de mots de passe sécurisé. Donc, ne le partagez avec personne, car toute personne possédant un nom d'utilisateur et mot de passe peut se connecter à votre compte et apporter des modifications. Donc, à ce jour, nous avons créé avec succès nos utilisateurs. Et bien entendu, vous pouvez également télécharger ces informations pour ne pas perdre en cliquant sur le fichier CSV à points de téléchargement ici. Et si vous cliquez simplement dessus, les informations d'identification seront téléchargées, puis vous pourrez les ouvrir et y accéder ultérieurement si vous le souhaitez. Ensuite, nous devons créer le rôle de messagerie instantanée pour le Lambda. Donc, ici, vous pouvez cliquer sur Retourner à la liste des utilisateurs, et maintenant vous pouvez voir que notre administrateur Lamb Do a été créé avec succès. Et si nous défilons un peu vers la droite, vous pouvez voir que l'accès à la console est activé. Donc, rôle, cet utilisateur a l'autorisation. Maintenant, sur le côté gauche, vous voyez qu'il y a un bouton appelé rouleaux. Alors allons-y et cliquons dessus. Ensuite, en haut à droite, il y a un bouton appelé Create Roll. Donc, ce que nous voulons faire, c'est cliquer dessus. Et puis ici, il vous demande ou vous propose plusieurs options, comme le service AWS, deuxième exemple, le compte AWS , l'identité Web, etc. avons donc besoin pour Lambda, et Lambda est un service AWS Nous allons donc en rester là. Ensuite, il va nous demander service pour choisir un service ou un cas d'utilisation. Dans ce cas, nous allons sélectionner Lambda et cliquer sur Next C'est ici que nous devons sélectionner une autorisation pour cela. Et ce que nous voulons faire, c'est associer la politique gérée appelée règle d'exécution de base AWsamda, qui autorise également des éléments tels que la journalisation dans le Cloud Watch Ici, la liste est longue, mais vous pouvez simplement la rechercher, et il vous suffit de taper AWS, puis Lamda Basic, puis celui-ci est ici, puis celui-ci est ici, AWS Lambdo Basic execution Il est géré par AWS, et il est écrit ici que la description fournit des autorisations d'écriture à CloudWatch Alors allez-y, sélectionnez-le, puis cliquez sur Suivant. Il ne reste plus qu'à donner un nom à ce rôle. Et encore une fois, dans le champ du nom du rôle, je vais juste mettre quelque chose. Tu peux mettre ce que tu veux. J'ai choisi le rôle de Deep Seek Lamb Da pour les besoins de cette démo. Et puis voici une description par défaut. Vous pouvez modifier cela de manière à ce qu'il soit plus descriptif pour votre cas d'utilisation et à ce que vous trouviez logique lorsque vous le lisez. Je laisse juste la valeur par défaut ici. Et puis pour les balises, les autorisations, elles sont déjà associées à l'agneau AWS, le rôle d'exécution de base, ce que nous venons de faire. Ensuite, pour les tags, je vais les laisser tels quels, et je ne vais pas ajouter de nouveaux tags. Ensuite, je vais cliquer sur Créer un rôle. OK. Maintenant, vous pouvez le voir ici, nous avons reçu une notification indiquant que nous avons reçu une notification indiquant rôle Roll DeepC Lambda a été créé Ensuite, écrivons la fonction Lambda en Python Ici, nous allons créer une fonction Python nommée Landderscore function point pi avec un gestionnaire AWS Lambda nommé Lambda handler Et cette fonction va simplement analyser la requête HGTV entrante d' API Gateway avec le corps JSON contenant du texte Ensuite, il enverra le texte à l' API de chat Deep Seeks via la publication HTTP, puis il renverra le résumé de Deep Seeks sous forme de réponse JSON. Ce dont nous avons besoin pour faire cette partie est donc important Veuillez donc faire attention à la structure du projet et à la manière dont vous devez le configurer localement. Donc, la première chose que je vais faire est de créer un nouveau dossier et je vais nommer cette démo de Deep Seek Lambda Ensuite, je vais aller dans le dossier, et ici je vais ouvrir le code Visual Studio à l'aide de Command Prompt. Et ce que je vais faire, c'est créer quelques fichiers avec ce répertoire de travail root. Le premier fichier sera donc un fichier, un fichier Python. Je vais donc lui donner un nom. Cliquons sur Python. Allons-y et sauvegardons, et je vais appeler cela Lam, disons, fonctions de soulignement. Le Pi. Voici donc notre fonction Lambda Pi, alors allons-y et créons-la Et je vais coller le code suivant, et je vais vous le fournir . Mais il fait essentiellement ce que nous venons décrire il y a quelques secondes. Ensuite, nous allons créer un fichier, juste un simple fichier texte appelé requirements point TxD Donc, ici, je vais juste déposer un nouveau fichier texte. Et laissez-moi d'abord enregistrer ceci car les exigences pointent sur TXT. Et puis ce que nous voulons mettre dans ce fichier texte, c'est simplement une demande Et il s'agit essentiellement de la bibliothèque de requêtes pour Python, que nous devons empaqueter en tant que dépendance, qui sera disponible dans quelques minutes. D'accord, Lamda n'a donc pas vraiment de concept de bibliothèques tierces Ainsi, par exemple, nous utilisons ici la bibliothèque de requêtes, qui est une bibliothèque en Python qui nous permet de faire des appels d'API ou des requêtes HTTP, mais nous ne pourrons pas l' installer du côté d'AWS. Ce que nous devons faire, c'est qu'il y a plusieurs jours, il existe plusieurs façons de déployer Lambda L'une d'elles est que vous pouvez préparer les choses et les empaqueter sous forme de fichier zip, puis les télécharger et les déployer. Cependant, toute dépendance ou bibliothèque tierce doit être fournie au préalable. Et c'est exactement ce que nous devons faire ici, car encore une fois, Lambda n'est qu'une fonction Il ne comprend pas ce que sont les demandes. Nous devons donc d' abord installer cette dépendance , puis l' empaqueter, la compresser, puis la déployer dans AWS dans notre Lambda Donc, à l'heure actuelle, voici à quoi ressemble notre répertoire de travail actuel pour notre projet. Alors allons-y et ouvrons le terminal. Et pour le moment, le répertoire de travail actuel est deepsk Lambda Tempo, ce qui est Et à l'intérieur, nous avons deux fichiers. Vous pouvez même le voir dans l'explorateur de solutions. Nous avons la fonction de soulignement Lambda point pi, et nous avons leurs exigences en termes de texte à points Voici donc notre répertoire, et à l'intérieur de ces répertoires, il y a deux fichiers. La première chose que nous voulons faire est de créer un dossier nommé package, et c'est là que PIP installera nos dépendances Vous pouvez donc soit revenir en arrière et le faire via Windows et créer un nouveau répertoire, soit simplement le faire à partir de l'invite Power Shell ici. Vous pouvez donc simplement faire MKD, qui est l'abréviation de directory, puis de package Maintenant, cela a créé un nouveau dossier ici, le package, et encore une fois, vous pouvez également le voir ici dans l' explorateur de solutions. Il s'agit donc maintenant de notre répertoire principal ou de notre répertoire parent. Nous avons deux fichiers, et maintenant nous avons un dossier, mais ce dossier ne contient actuellement rien. Vous pouvez également vérifier que le répertoire existe, et vous pouvez simplement le confirmer en exécutant simplement cette commande PowerShell, qui est G puis tiret, puis vous pouvez simplement taper un élément enfant ou vous pouvez simplement taper les deux premières lettres, puis la tabuler, et vous pouvez voir qu'elle le complétera automatiquement pour vous Alors, prenez un enfant et si vous cliquez dessus, cela vous montrera que dans ce dossier, Deepskamd Demo, nous avons trois éléments Nous avons obtenu le dossier ou le répertoire du package, la fonction Lambda, fichier Python, et nous avons obtenu le texte à points requis Il s'agit donc d'un moyen rapide de vérifier que l'action que vous venez d'effectuer, dans ce cas, la création d'un nouveau répertoire a été réussie. Maintenant, nous devons exécuter l' installation PIP pour récupérer la roue Python pure pour les requêtes et leurs dépendances Et la façon dont nous allons le faire est d'utiliser la commande suivante. Donc, les demandes d'installation PIP moins T, puis le package de dossiers Ainsi, la demande d'installation PIP indique à PIP de récupérer le dernier package de requête depuis le Pi Pi, qui est le référentiel principal de la bibliothèque, puis le dt point slash PackagSAS indique à PIP d'installer RequST et toutes ses à PIP d'installer RequST et toutes le dernier package de requête depuis le Pi Pi, qui est le référentiel principal de la bibliothèque, puis le dt point slash PackagSAS indique à PIP d'installer RequST et toutes ses dépendances dans ce répertoire de packages. Et comme la requête et ses dépendances sont toutes du pur Python, Windows Pip téléchargera et installera des roues Windows, mais ces roues fonctionnent sur Lambda puisqu'il n'y a pas de code C compilé Allons-y donc et exécutons cette commande. Et ici, il vous demande si vous souhaitez créer les packages Python pour l'environnement virtuel. Alors allons-y et disons que je vais sélectionner 3.13 0.3, qui est la dernière, et que vous pouvez simplement sélectionner OK, et cela va créer cela Bien, l' installation est terminée, vous pouvez donc simplement vérifier le contenu du dossier du package en faisant simplement get child item, puis en espaçant le dossier du package. Et ici, vous devriez voir quelque chose de similaire. Vous avez obtenu le dossier bin, les certifications et toutes ces demandes et bibliothèques. Ensuite, nous voulons copier le fichier Python de la fonction Lamb Do dans le package. Et encore une fois, si vous n'êtes pas à l'aise avec l'utilisation de PowerShell ou d'une invite de commande, vous pouvez le faire via l' interface utilisateur de Windows en copiant simplement le fichier en le plaçant dans le répertoire situé dans le dossier du package Mais encore une fois, vous pouvez simplement le faire ici et ce n'est pas si difficile. Vous pouvez donc utiliser l'élément de copie, puis l'espace, puis le nom du fichier. Dans ce cas, nous sommes une fonction Lambda. Et encore une fois, utilisez l'onglet pour compléter automatiquement la destination spatiale. Et puis le package Space Folder ici. Alors allez-y et lancez-le. Ensuite, vous pouvez exécuter à nouveau cet élément get child dans le dossier du package. Maintenant, vous pouvez voir que vous voyez tout ce que vous aviez l'habitude de voir, mais maintenant nous avons également copié la fonction Lambda Pi dans le dossier du package Bien, nous devons maintenant créer le package de déploiement ZIP Lambda exige donc que tous les fichiers et dossiers se trouvent à la racine du fichier Zip, sans dossier parent supplémentaire Et pour y parvenir, nous voulons d'abord être dans ce répertoire, la démo de DeepCKlamda, nous devons aller dans le répertoire du package Allons-y et changeons le package de répertoire. Et maintenant, nous sommes dans le dossier du package. Ensuite, nous voulons exécuter l'archive de compression Power Shells pour tout compresser dans un fichier ZIP à la racine du projet. Et la façon dont nous allons le faire est d'utiliser cette commande ici. Nous avons donc obtenu Compress Archive puis le chemin de destination Path star, puis le nom du fichier ZIP, qui est le package de déploiement point ZIP. Donc, le chemin est l'étoile Dash Path, cela signifie inclure tous les fichiers et répertoires de leur package. Ensuite, le chemin de destination , puis le nom du fichier ZIP, créent le fichier Zip un niveau plus haut dans le répertoire de démonstration de Deep Sea Lamda Allons-y et exécutons-le, et cela ne prendra que quelques secondes. Maintenant que la compression est terminée, vérifions-le rapidement et revenons à la racine du projet confirmer que le fichier zip existe. Vous pouvez donc simplement le faire par le point C, changer de répertoire. Et maintenant, nous sommes revenus d'un niveau plus haut. Nous ne sommes donc plus dans le dossier du package. Nous sommes de retour sur le répertoire de démonstration de Dec Clam. Et encore une fois, vous pouvez simplement obtenir un article pour enfant. Et ici, vous pouvez voir que nous avons le package de déploiement point zip et cela nous indique que l' opération a réussi. Bien, nous devons maintenant créer notre fonction Lambda. Et la façon dont vous pouvez le faire est simplement, encore une fois, de revenir à la page d'accueil ou de cliquer dessus. Et selon que vous l' avez visionné ou non par le passé, vous pouvez simplement taper Lambda ici ou le consulter dans le menu des paramètres Mais ici, vous pouvez simplement taper Lambda, puis sur leurs services, vous verrez qu'il existe une option de service Lambda Alors allons-y et cliquons dessus, et cela nous mènera à la page d'accueil pour créer des Lambdas La première chose que nous voulons faire est de cliquer sur Créer une fonction dans le coin supérieur droit . Alors allez-y et cliquez dessus. Et ici, il va falloir lui donner un nom. Donc, par exemple, je vais simplement l'appeler Deep C Glamda Mais tu peux lui donner le nom que tu veux. Et puis pour l' exécution, par défaut, aucun JS 22 point x n'est sélectionné. Cependant, notre Lambda est écrit en Python, je vais donc sélectionner Python 3.13 Et encore une fois, il existe différentes technologies et bibliothèques que vous pouvez utiliser des frameworks. J'ai écrit le mien en Python. Vous pouvez écrire votre Lambda dans différentes langues ici Mais encore une fois, je sélectionne Python 3.13 car c'est la version que j'ai actuellement Et puis nous avons notre nom. Nous avons notre temps d'exécution. Ensuite, nous devons modifier le rôle d'exécution par défaut de notre fonction Lambda Ainsi, lorsque vous cliquez ici, plusieurs options s'offrent à vous. Mais si vous vous souvenez, nous avions précédemment créé un rôle pour notre Lambda dans les paramètres IAM Ici, vous pouvez créer un nouveau rôle avec des autorisations Lambda de base, mais je vais utiliser un rôle existant Et si vous cliquez dessus, la liste déroulante des rôles existants s'affiche. Et si vous cliquez dessus, vous verrez le rôle Deep Seek Lambda , précédemment créé dans la section des rôles des services AWS Allez-y, sélectionnez-le . Et puis pour une configuration supplémentaire, je n'y toucherai pas. Je laisse simplement tout par défaut pour les besoins de cette démo. Encore une fois, il suffit de faire un rapide examen. Donc, créez à partir de zéro pour créer notre fonction Lambda, on vous donnera un nom Le langage d'exécution que nous utilisons est Python 3.13. Vous pouvez laisser l' architecture telle quelle. Ensuite, en sélectionnant le rôle existant que j'ai créé précédemment , à savoir le rôle Deep C Lambda, puis je vais cliquer sur Créer une fonction Bien, vous pouvez voir ici que nous avons une notification verte indiquant que la fonction Deep C lambda a été créée avec succès Nous avons de nombreuses options ici. Mais essentiellement, ce que nous voulons faire, c'est, encore une fois, voici un code par défaut, un code par défaut. Nous n'en avons pas vraiment besoin. C'est juste par défaut, peu importe ce qui se trouve ici. Ce que nous allons faire, c'est que nous allons devoir télécharger depuis notre fichier zip. Et pour ce faire, vous allez cliquer sur Télécharger depuis, puis sélectionner le fichier zip à points. Très bien, nous devons maintenant sélectionner le fichier zip dans notre répertoire local. Donc, ici, je vais aller à l' endroit où nous l'avons créé à l'origine. Donc, dans le dossier Deeps Lambda Demo, si vous allez ici, vous pouvez voir que nous avons notre package de déploiement Dash, le fichier Zip Alors allez-y, sélectionnez-le, puis vous pouvez continuer et cliquer sur Enregistrer. Et cela va charger automatiquement le Lambda avec le code source que nous avons là Et vous pouvez voir ici que la fonction Lambda du Pi est désormais chargée avec le code correct que nous avions initialement écrit dans le cadre de notre projet Après avoir chargé le fichier zip et renseigné la fonction Lambda avec le code Python approprié, nous voulons sélectionner Deploy Nous voulons déployer ce lambda. Alors allons-y et cliquons dessus. Et il semble que le Lambda déjà été déployé par défaut car il indique qu'il n' y a aucune modification à déployer ici Maintenant, si vous regardez le code ici, vous verrez que nous avons également besoin d'une clé d'API Deep Seek parce qu' en fin de compte, nous essayons de déployer Lambda, nous déployons une application, qui est simplement un programme qui prend un texte et appelle Deep Seek, fait résumer ce texte par Deep Seek, puis il s'affiche utilisez les résultats. Mais pour ce faire, nous devons réellement faire l'appel d'API à Deep Seek, et la condition préalable est que nous ayons notre clé d'API. C'est donc quelque chose que nous pourrions mettre ici directement dans le code, mais il n'est jamais recommandé coder en dur les clés d'API dans le code et de les archiver dans le référentiel Il ne s'agit pas de bonnes pratiques, et elles doivent toujours être incluses dans des éléments tels que les variables d'environnement soit dans un outil correctement géré, soit pour les secrets, soit vous pouvez les inclure dans le CI en tant que partie des variables d' environnement. C'est donc ce que nous devons faire ensuite. Nous devons configurer la clé d'API Deep Sk comme variable d'environnement. Encore une fois, juste pour récapituler, nous avons déjà expliqué comment procéder dans des conférences précédentes, mais si vous allez sur le site Web de Deepsk Deepsk, en haut à droite, vous avez une API, et si vous cliquez dessus, c'est ici qu' elle vous montrera l'utilisation Vous devez d'abord procéder au rechargement. Vous devez y investir de l'argent car l'API Deepsek n'est malheureusement pas gratuite, mais elle ne coûte pas cher Vous pouvez simplement commencer avec 2$, c'est largement suffisant, et vous n' utiliserez que quelques centimes dans le cadre de cette démo Mais c'est ainsi que vous le faites réellement. Ensuite, si vous passez à l'utilisation, vous pourrez voir les demandes qui sont faites. Ainsi, par exemple, si je passe la souris dessus, en ce moment, avant cette démo, il y a actuellement quatre demandes d'API Et si je vais ici, cela me montre le chiffre, le montant que j'ai utilisé jusqu'à présent, soit moins de 0,01$ Et ici, ça me montre le nombre de jetons utilisés. Donc, au total, 430 jetons pour la journée. Mais il suffit de garder un œil ouvert et de faire une comparaison avant/après. À l'heure actuelle, le nombre de demandes d'API est de quatre, puis une fois que vous avez passé plusieurs appels, les experts peuvent revenir vérifier si le nombre a augmenté Et encore une fois, si vous vouliez créer vos clés d'API, vous devez accéder aux clés d'API ici et créer une nouvelle clé d'API. J'ai déjà le mien prêt à être utilisé, donc je ne vais pas en créer un nouveau. Revenons maintenant en arrière et configurons notre variable d'environnement sous configuration. Donc, ici, il y a plusieurs onglets. Nous avons des alias et des vierges de configuration du moniteur de code alias et des vierges de configuration Nous allons cliquer sur Configuration. Et lorsque vous le faites dans la barre de navigation de gauche, vous voyez une option appelée variables d' environnement. sélectionnons-le, puis nous allons cliquer sur Modifier ici ou ici, il est indiqué qu'il n'y a pas de variable d'environnement. Alors allons-y et cliquez sur Ed, puis sur Ajouter une variable d' environnement. La clé sera une clé API Syk profonde, nous l'avons vu plus tôt dans le code Et puis la valeur ici, ce sera votre clé d'API réelle. Vous pouvez donc le copier-coller ici, ce que je vais faire. Et encore une fois, ne partagez pas cette valeur. Je l'utilise juste pour les besoins de cette démo et je vais le supprimer Il n'y a donc pas accès, mais vous devez coller votre propre clé ici, puis cliquer sur Safe. La prochaine chose que nous voulons faire est de tester notre Lambda pour nous assurer que tout fonctionne correctement, et nous pouvons le faire en utilisant le modèle de test dans la console ou en envoyant une requête HTTP via une passerelle API Mais pour l'instant, nous allons simplement utiliser la fonctionnalité de test intégrée ici. Donc, dans cet onglet, cliquez sur Test, et vous pouvez utiliser Test en créant un nouvel événement. Donc, ici, je vais juste lui donner un nom appelé Deep Seek Lamb test event one, sans espaces. Et nous garderons cela en privé. Le modèle Hello World est très bien. Et voici un événement sur lequel JS est en cours. Allons-y, testons cela et voyons ce qui se passe. OK, donc l' exécution s'est bien passée. Nous sommes donc passés au vert, nous avons obtenu que la fonction d'exécution était réussie. Si vous regardez les détails, cela indique que le devis de statut était en fait de 400, ce qui n'a pas été trouvé, et le corps renvoie une erreur indiquant que la propriété de texte est manquante dans le corps de la demande. Jetons donc un coup d'œil pour voir ce qui se passe ici. Cette erreur indique simplement que notre gestionnaire Lambda Lambda ne trouve aucun champ de texte dans le corps de l' Et dans la boîte de dialogue de test des consoles AWS Lambda, nous devons fournir un JSON valide, c'est le cas ici, et nous devons fournir un objet JSON valide qui correspond aux un objet JSON valide qui attentes de notre Lambda, particulier un objet avec une clé de corps dont la valeur est un JSON stringifié Pour résoudre ce problème, vous pouvez simplement sélectionner et remplacer ce code par quelque chose comme celui-ci . Je vais donc fournir un corps valide, et dans le corps, je vais m' assurer que j'ai le texte de l'attribut. Et le texte en lui-même n'a pas vraiment d'importance. C'est tout simplement arbitraire. Vous pouvez intégrer AWS Lambda vous permet d'exécuter du code sans avoir à approvisionner Vraiment, encore une fois, il ne s'agit que d'un test. nous n'en sommes pas encore arrivés au point où nous testons l' ensemble de l' application de bout en bout, ce qui est résumé via Deepsk Il s'agit simplement de tester le Lambda lui-même. Ici, c'est une fonctionnalité très intéressante. Vous pouvez simplement cliquer sur Format JSON. Cela va tout corriger. Maintenant, il vous suffit de cliquer sur Enregistrer, puis de cliquer à nouveau sur le texte, pour exécuter à nouveau la fonction Lambda Maintenant, nous avons corrigé l'événement JSON, mais la fonction d'exécution a échoué. Donc, si nous cliquons sur les détails, cela signifie qu'il est indiqué que le délai imparti est expiré, puis qu' il y a un identifiant de demande ici, mais le message d'erreur indique que la tâche a expiré au bout de 3 secondes Jetons donc un coup d'œil et voyons pourquoi cela est causé. Ici, notre fonction Lambda expire car le délai expiration par défaut du Lambda d' AWS est de 3 secondes, et l'appel DeepCKPI prend souvent Donc, pour résoudre ce problème, nous devons augmenter le délai d'expiration des fonctions, et cela peut être fait Nous pouvons le faire pendant 15 minutes au maximum, ce qui est beaucoup plus long que ce dont nous avons réellement besoin aux fins de cet exercice. Vous pouvez éventuellement régler la mémoire CPU pour réduire le temps d'exécution. Vous pouvez également vérifier le comportement des fonctions via les journaux de Cloud Watch pour savoir où elles passent leur temps. Mais ce que nous allons faire, c'est que nous savons que 3 secondes, c'est trop court . Nous allons donc simplement augmenter ce un petit peu à 15 ou 30 secondes, juste pour donner à deep Seek suffisamment de temps pour traiter nos demandes et obtenir le résultat. C'est donc en fait très facile à corriger. Allons-y et dans l' onglet de configuration, cliquez dessus. Et puis c'est ici que nous devons trouver la configuration générale. C'est la première option ici. Et puis vous pouvez voir qu' il n'y a aucune description. Le délai d'attente est compris entre 0 minute et 3 secondes. C'est ici que nous pouvons cliquer sur Modifier, puis simplement, disons, que nous voulons passer de 3 secondes à 30 secondes, et cela devrait être largement suffisant pour ce dont nous avons besoin car je pense que 24. Coût de l'IA: Si vous ne faites pas attention, l' IA peut augmenter vos dépenses de manière significative ou faire de vous un héros. Dans cette conférence, vous découvrirez comment les grandes entreprises réduisent intelligence artificielle de 70 % ou plus tout en améliorant leurs performances Transformons donc de vous un ninja efficace grâce à l'IA. Maintenant, il est important de comprendre où est dépensé votre argent. Parfois, un simple chatbot peut vous coûter 12 000 dollars par an s'il n'est pas optimisé Vous devez donc vous assurer d' examiner cela et de résoudre les problèmes liés à certains des points que nous allons aborder en termes de stratégie. Il est important de comprendre les coûts de l'API, et bien sûr, certains de ceux présentés ici sont corrects au moment de cet enregistrement, mais bien entendu, le coût changera au fil du temps, et cela dépend vraiment de divers facteurs tels que le modèle, l'API, le nombre de demandes, etc. Et il est toujours important d' être attentif et conscient des dépenses. Ils peuvent parfois être masqués, comme le provisionnement de ressources cloud, appels d'API redondants et les modèles affinés non utilisés Vous devez vous assurer de choisir l'outil adapté à chaque cas d'utilisation spécifique. Donc, ici, vous pouvez voir qu'il existe plusieurs stratégies différentes que vous pouvez mettre en œuvre pour vous aider à épargner. Ainsi, par exemple, si vous avez des requêtes répétitives et des demandes telles que des questions fréquentes se déroulent derrière le chatbd et qui aident les clients, vous pouvez économiser jusqu'à 60 % en mettant en cache les réponses des utilisateurs afin de ne pas avoir à vous faire facturer des frais supplémentaires pour l'utilisation du modèle d'IA Parce que c'est la même question, donc la réponse ne changera pas. La mise en cache est donc une stratégie. Vous devez vous assurer que vous utilisez le bon modèle pour le bon cas d'utilisation. Donc, si vous êtes capable d'accomplir une tâche simple avec un modèle plus petit, utilisez-le. N'utilisez pas un gros modèle, qui vous coûtera plus cher. La demande de traitement par lots est également importante. Donc, en vous assurant que vous traitez les demandes en masse plutôt qu' un traitement unique en séquence, vous devez vous assurer que vous pouvez traiter les demandes en parallèle, ce qui vous permettra de réaliser des économies de 30 % à 50 %. Et encore une fois, bien entendu, les chiffres peuvent varier en fonction votre cas d'utilisation et de divers facteurs. Un autre exemple pourrait être celui médicaments Cold Start pour plusieurs applications telles que Lambda Il est également important d' en tenir compte. Ainsi, certaines startups de la Fintech, par exemple, ont appris à réduire les temps de réponse de huit secondes à 0,5 seconde en segmentant les demandes de prêt Il est donc important d'utiliser cette technique là où elle est applicable et de vous assurer que vous pouvez traiter en parallèle, en vous assurant de conserver vos fonctions Lambda ou plusieurs services Lambda. Vous pouvez les garder au chaud en utilisant des épingles de programmation, par exemple, ou en utilisant toute autre fonction dont ils disposent pour les garder au chaud Vous n'avez donc pas à attendre 8 secondes supplémentaires pour que les choses se réchauffent avant que la demande puisse réellement être traitée. Car n'oubliez pas qu'un Lambda peut prendre jusqu'à dix à 15 secondes juste pour s'échauffer, puis cinq à dix secondes supplémentaires pour le processus soit traité ou que la requête soit exécutée Et puis, bien entendu, vous pouvez tirer parti de la quantification, afin de réduire la précision du modèle pour une inférence plus rapide, là encore, le cas échéant Il est donc important de garder à l'esprit que l'optimisation ne consiste pas à réduire les coûts. Il s'agit de dépenser de l'argent intelligemment. J'aimerais donc que vous preniez ces éléments lorsque vous envisagez d' automatiser les choses de manière responsable L'IA intelligente est donc une IA évolutive. Assurez-vous donc de choisir la bonne taille pour adapter les modèles à la complexité de la tâche. Assurez-vous de tirer parti des techniques de mise en cache de manière agressive chaque fois que vous avez du contenu statique répétitif Assurez-vous également de surveiller les coûts par rapport aux performances afin de vous assurer d'optimiser en permanence chaque fois que vous le pouvez. Maintenant, faites cet exercice, et j'aimerais que vous fassiez ici un audit d'un flux de travail existant ou d' un flux de travail basé sur l'IA. Vous pouvez en créer un vous-même ou, si vous en avez un à portée de main, vous pouvez l'utiliser comme exercice. Je veux que vous l'examiniez et que vous réfléchissiez trois idées d'optimisation qui pourraient vous permettre de réaliser des économies. 25. Assistant vocal: Dans cette conférence, vous allez créer un assistant vocal capable d' écouter, de comprendre et de répondre à l'aide de Deep Seek, comme Siri, mais personnalisable en fonction de vos Aucune expérience préalable en reconnaissance vocale n'est requise. Imaginez que vous dictez des e-mails pendant que cuisinez ou que vous interrogez des données pendant un Votre assistant s'adapte à vos flux de travail. Ici, vous utiliserez la synthèse vocale, synthèse vocale, le cerveau de l'IA, qui est l'API Deep Sk, et le son via le microphone, et nous collerons ces éléments avec quelques lignes de code Python, et le meilleur, c'est que tout est gratuit. Voici donc la magie qui se produit dans les coulisses. Tout d'abord, il écoutera et convertira la parole en texte. Ensuite, il traitera ce texte en l'envoyant à Deeps pour analyse et en obtenant à nouveau la réponse sous forme de texte en termes de sortie Ensuite, nous convertissons le texte de la réponse de Deep SK en audio et nous le diffusons Dans cette démo, nous allons créer un assistant très simple mais élégant et cool qui utilisera Deep Seek pour traiter les tâches de routine et quotidiennes lesquelles il peut nous aider. Nous allons commencer par installer packages Python nécessaires dans un environnement virtuel pour garantir l'isolation, et le script principal écoutera simplement l'utilisateur via le microphone et le convertira en texte, puis il enverra ce texte à Deep Seek à l'aide d'une requête HTTP. Ensuite, Deepsek va traiter cette demande. Il va convertir réponse textuelle de Deepsek en mots parlés à l'aide une autre bibliothèque et pour tout ce qui nécessite des commandes supérieures de style IoT , par exemple pour contrôler des appareils domestiques intelligents tels que la chaleur , la température il simulera simplement les résultats car il n'est connecté à aucun des OK, alors tout d'abord, créons notre répertoire de travail. Donc, ce que je vais faire, c'est créer un dossier ici appelé Deep Seek Assistant. Et allons simplement dans le dossier, puis je vais lancer le code Microsoft Visual Studio. Ensuite, à partir de là, nous pouvons continuer. En ce moment, nous sommes dans le dossier. Tout d'abord, allons-y et créons un environnement virtuel. Je vais donc entrer dans le terminal ici, puis je vais le faire via la ligne de commande ici. Je vais donc dire Python puis Spacm, puis VN. Et puis ici, vous pouvez nommer le répertoire de l'environnement virtuel. Vous pouvez tout est arbitraire, je vais juste le nommer VN. Ensuite, appuyons sur Entrée, et cela créera un environnement virtuel utilisant la dernière version de Python que vous avez installée sur votre ordinateur. Maintenant, l' environnement virtuel a été créé. Ensuite, nous devons l'activer, et vous pouvez simplement le faire en allant dans le dossier VM, puis il y a un dossier appelé scripts. Encore une fois, vous n'avez pas besoin de tout taper. Vous pouvez simplement commencer par les premières lettres et appuyer sur Tab pour compléter automatiquement, puis nous voulons dire activer et appuyer sur Entrée Et ici, lorsque vous voyez ce texte vert ici dans VM, cela signifie que nous avons activé avec succès l'environnement virtuel que nous venons de créer. Commençons maintenant à installer packages et les dépendances dont nous avons besoin. La première chose est la reconnaissance vocale. Pip installe donc la reconnaissance vocale, destinée capturer le son du microphone et à le convertir en texte Allons-y et appuyons sur Entrée pour obtenir toutes les dépendances de cette bibliothèque. OK, tout va bien ici. Passons maintenant au suivant, et le suivant sera Pi Audio. Donc, PIP installe Pi Audio. Et cela est requis par bibliothèque de reconnaissance vocale que nous venons d'installer pour l'entrée du microphone. Et c'est essentiellement la commande pour cela. Et puis si vous cliquez sur Inter, il va l'installer. Et comme vous pouvez le voir ici, il est indiqué installer correctement Pi Audio, puis la version. Ensuite, installons la bibliothèque intitulée Give me 1 second here. OK, installez PIP. Et celui-ci s'appelle PIT TSX trois, PY TX trois, et celui-ci est requis pour la synthèse vocale hors ligne Alors allons-y et installons ceci. OK, super. L'installation pour cela est donc terminée. Et nous avons juste besoin d'une autre bibliothèque ici, et c'est la bibliothèque de requêtes. Et cela est utilisé pour envoyer des demandes via des appels d'API à Deepsk Allons-y et installons-le également. Maintenant que Request Library a été installée avec succès, nous avons fini configurer notre environnement local et toutes les dépendances dont nous avons besoin pour passer à la création de notre assistant en Python. Ensuite, nous allons créer un nouveau fichier Python. Alors, dans le dossier ici, assistant Deepseek, allons-y et cliquons sur Nouveau fichier, Python Et je vais enregistrer ceci, et je vais appeler cet assistant point pi. OK, allons-y et économisons. Et ce que je vais faire, c'est coller le code suivant ici, que je vais fournir, et je vais enregistrer à nouveau. Et ce que j'ai fait, c'est que j'ai créé des commentaires pour chaque bloc afin que nous ne passions pas trop de temps à tout parcourir. Mais ici, vous verrez le commentaire explique exactement ce que fait chaque bloc. Donc, d'abord, nous avons eu nos importations. Ce sont les bibliothèques dont nous avons besoin pour que cela fonctionne. Nous avons notre clé API Sk profonde. Maintenant, ce n'est pas la meilleure façon de ne jamais coder en dur votre clé API, vos secrets, vos jetons et vos clés d'accès dans le code lui-même Il doit toujours s'agir de la lecture de variables d'environnement. Mais ici, ce que j'ai fait, c'est que j'ai juste copié le mien ici Il s'agit d'un exemple de clé d'API, qui n'est plus active après ces démos Je l'ai juste créé pour montrer ce que j'ai fait. Pour des raisons de commodité et de facilité d'utilisation de cette démo, je l'ai collée ici Mais normalement, vous ne le feriez pas avec cette stratégie. La bonne façon de le faire est récupérer la clé d'API à l' aide d'une variable d'environnement. Encore une fois, il ne doit jamais être codé en dur. Mais encore une fois, je vais laisser cette ligne ici. Je vais le commenter pour que vous ayez la bonne méthode. Mais pour les besoins de cette démo uniquement, je vais simplement coder en dur ma clé d'API afin que nous puissions passer au reste Oui, veuillez prendre le temps de lire complètement ce code. Mais comme vous pouvez le voir ici, nous ne faisons que recevoir la première partie, nous ne faisons que configurer. Nous avons obtenu nos importations, puis nous avons obtenu notre configuration pour récupérer la clé d'API pour DeepC afin de pouvoir y faire des requêtes à l'aide d'appels d'API Nous avons ici le point de terminaison du chat. C'est ici que les demandes seront effectuées à l'aide de la bibliothèque de requêtes. Et ici, nous avons notre fonction qui permet d' écouter le micro, de capturer son et de le convertir en texte. Et encore une fois, tout cela peut être modifié ou reconfiguré à votre guise Vous verrez donc des messages dans le journal de la console lorsque nous exécuterons le programme. À l'heure actuelle, il est configuré pour expirer au bout de 5 secondes. Vous pouvez le changer si vous le souhaitez, choisir le numéro qui vous convient ou vous pouvez simplement le laisser fonctionner comme une boucle éternelle. faisant défiler la page vers le bas, vous pouvez voir que c'est ici que nous envoyons la conversation à Deep Seek, puis que nous allons renvoyer la réponse d'assistance Ensuite, nous avons reçu le texto vocal. Donc, une fois que nous aurons reçu la réponse de Deep Seek, nous allons convertir le texte en parole à l' aide de la bibliothèque que nous avons installée sur le Pit TSX Three Et c'est en fait cette méthode qui dit texte. Il va nous le lire à haute voix en utilisant l'une des voix par défaut dont il dispose. Ensuite, nous avons la fonction principale, donc elle va simplement initialiser le composant et exécuter la boucle d'interaction, et cela va juste vous donner un joker, ce qui signifie que c'est une boucle éternelle et qu'elle va juste exécuter les choses jusqu'à ce que vous en sortiez Et c'est à peu près tout. Il y a certaines conditions de sortie ici. Si vous prononcez le mot quitter ou quitter, le programme sera fermé, ou vous pouvez simplement à nouveau appuyer sur Ctrl C ou Commande C, puis le mot sera également inscrit dans le journal de la console, interrompra l'exécution. Et puis ici, nous entrons essentiellement le code principal, qui est la fonction principale, qui exécute tout cela ici. s'agit donc simplement d'un très haut niveau de ce que fait le code. Maintenant, juste pour tester les choses et m'assurer que notre assistant fonctionne correctement, je vais juste suivre quelques instructions, mais n'hésitez pas à expérimenter comme vous le Ce modèle spécifique n' est pas non plus connecté à Internet ou ne le peut pas. Il n'a pas la capacité de rechercher. C'est tout simplement bon pour les interactions quotidiennes. Alors, s'il vous plaît, gardez cela à l'esprit lorsque vous en faites la demande. Ainsi, par exemple, si vous lui demandez quelle est la météo, il doit rechercher ces informations, mais il vous répondra qu' il n'est pas en mesure de faire des recherches sur le Web. Vous devrez donc utiliser différents moyens pour le faire réellement. Il vous donnera toutefois des instructions sur la façon d'obtenir la météo. Très bien, commençons donc par quelques instructions. La première chose que nous voulons faire est de gérer notre programme Je vais donc étendre un peu plus ce domaine pour que vous puissiez le voir plus facilement. Et nous allons simplement l'exécuter en tapant Python, puis ou Pi pour que DXC fonctionne Et puis l'assistant Da Pi. Et cela va lancer l'exécution du programme. Raconte-moi une blague. En voici une pour toi. Pourquoi les squelettes ne se battent-ils pas entre eux Parce qu'ils n'en ont pas le cran. Et si vous souhaitez apporter une touche de maison intelligente, pourquoi le thermostat intelligent s'est-il séparé de l'ampoule ? Parce qu'il avait besoin d'un peu d' espace pour se rafraîchir, visage souriant et des yeux souriants ? Raconte-moi une autre blague. Voici un classique avec une touche de maison intelligente. Pourquoi le robot aspirateur s'est-il détaché du balai ? Parce qu'il disait que leur relation était trop unilatérale. J'en avais marre de faire tout ce travail. Sinon, pour une blague non intelligente sur la maison, qu'est-ce qui est brun et collant ? Un arbre à feuilles caduques en forme de bâton. Faites-moi savoir si vous en voulez plus. J'ai des jeux de mots actuels depuis des jours. Visage souriant à haute tension avec des yeux souriants. Éteins les lumières. J'ai compris. Simulation de la commande Smart Home Un astérisque en forme de cercle bleu éteint les lumières. Profitez de l'obscurité douillette. Astérisque. Astérisque si c'était vrai, j'aurais besoin d'accéder à votre système domotique. Mais pour l'instant, imaginez la pièce qui devient complètement noire et peut-être un fantôme chuchotant qui a éteint les lumières Ampoule Asterisk Ghost Faites-moi savoir si vous avez besoin d' aide pour de véritables intégrations de maisons intelligentes Visage souriant avec des yeux souriants. Très bien, je vais interrompre l'exécution en appuyant sur Ctrl C, et ici, vous pouvez voir que maintenant nous sommes de retour, quittez le programme. Mais vous pouvez voir qu'il est capable traiter ce que nous avons dit à l'aide de notre voix, transformer en texte, de le transmettre à Deepsk. Deep Seek a pu voir le message, le traiter et nous renvoyer les résultats Ensuite, le résultat du texte a été transformé en voix, ce que vous pouvez entendre ici. Et puis vous avez vu la commande de l'appareil intelligent, je comprends. Il est suffisamment intelligent pour comprendre qu'il n' est connecté à rien Cela nous a donc indiqué qu'il ne s' agissait que d'une simulation et cela n' éteindrait pas vraiment les lumières. Voici donc comment vous pouvez apporter une assistance très simple qui peut vous aider dans les tâches et les routines quotidiennes. Vous venez d'apprendre à jeter les bases d'un assistant semblable à Jarvis Ensuite, enseignez-lui vos flux de travail. Il s'agit d'une approche peu coûteuse, évolutive et privée pour créer votre propre assistant pour vos besoins quotidiens. Maintenant, pour le prochain exercice, j'aimerais que vous développiez l'assistant, mais aussi que vous expérimentiez différentes commandes et que vous analysiez les résultats pour voir comment il peut s'adapter à vos tâches de routine quotidiennes. 26. Assistant de résumé de recherche: Dans cette conférence, vous allez apprendre à créer un outil capable de digérer des articles académiques denses, extraire des résumés et même de générer des citations, vous évitant ainsi des semaines de lecture manuelle C'est parfait pour les étudiants, les chercheurs et les analystes. Pensez au temps perdu, temps que vous allez passer à lire et non à analyser. Pensez au nombre d'articles de recherche et d'études publiés quotidiennement, et pensez à l' erreur humaine qui se traduit par une probabilité énorme de ne pas tenir compte des principaux résultats d'un long test . L'IA ne remplacera pas les chercheurs. Cela leur évitera de se noyer dans des fichiers, des articles et des PDF Nous n'utiliserons aucun logiciel sophistiqué, juste des bibliothèques Python ordinaires pour lire, analyser et extraire des informations et les formater selon nos besoins, en utilisant des outils gratuits et en recherchant en profondeur la puissance du cerveau. Passons en revue les étapes. abord, nous allons extraire le texte du PDF, peu importe la longueur du PDF et le nombre de pages qu'il contient en termes de contenu. Ensuite, nous allons prendre ce texte, résumer et identifier les principales contributions, méthodes et lacunes, puis nous allons générer automatiquement des citations au format MLA Vous pouvez donc voir ici qu' il existe un pipeline, et transformons ce pipeline théorique en outil de travail. Alors, surveillez attentivement. Dans cette démo, vous allez apprendre à créer un script Python qui utilise Deep Seek pour résumer un PDF et extraire des citations. Le script chargera et extraira d'abord un fichier PDF, puis il enverra le texte extrait à Deepsek via son API compatible avec l'IA ouverte pour générer un résumé, ainsi que des informations de citation, puis il affichera ou enregistrera les résultats Maintenant, bien sûr, ce que vous pouvez faire est de copier-coller le contenu de n'importe quel fichier PDF et d'utiliser l' interface Web de Deepsks pour copier-coller et obtenir les résultats Et si ça marche très bien. Cependant, vous devez savoir que si vous avez de très longs fichiers PDF, ils atteindront la taille maximale du jeton, vous devrez donc le faire en plusieurs si vous avez de très longs fichiers PDF, atteindront la taille maximale du jeton, morceaux Et l'autre solution est que je veux vous montrer comment y parvenir par programmation afin que vous n'ayez pas à toujours vous fier à l'interface Web, puis que vous puissiez modifier le code pour mieux répondre à vos besoins Nous avons donc ici un fichier PDF. Encore une fois, il ne s'agit que d'un document de recherche publié et disponible en ligne. Le titre est donc Lama Two, et voici Open Foundation et voici Open Foundation et affine les modèles de chat. L'important, c'est qu'il s'agit d'un document de recherche, mais qu'il est également très long. Comme vous pouvez le constater, il s'agit de 77 pages, ce qui est parfait car vous n'avez pas à parcourir les 77 pages en entier et à comprendre chaque petit détail. Vous pouvez simplement demander à Deep Seek le résumer pour vous, puis de vous donner les citations en analysant et en les extrayant du texte G, commençons. Et la première chose que nous voulons faire est de créer votre répertoire. Et ici, je vais fournir le fichier PDF, mais je l'ai déjà placé dans notre nouveau dossier qui sera le dossier racine de notre répertoire de travail où se trouvera notre projet. Et n'oubliez pas que plus tard, nous devrons transmettre le chemin de ce fichier afin qu'il puisse en analyser le contenu. Nous avons donc le dossier. Nous plaçons le fichier PDF ici. Encore une fois, il n'est pas nécessaire que ce soit ce fichier PDF. Ça peut vraiment être ce que tu veux. Allons-y et lançons le code Visual Studio. OK, super. Alors maintenant, première chose que nous voulons faire est que vous puissiez voir que nous avons notre fichier PDF dans le répertoire actuel. Allons-y et créons un nouveau fichier. Et celui-ci sera un fichier Python, et je vais zoomer un peu plus. Et celui-ci, nous allons appeler PDF Underscore Summarizer point pi D'accord. Ensuite, nous allons coller ce code, et encore une fois, ne vous inquiétez pas. Nous allons passer en revue cela. Allons-y et sauvegardons ça. Et ce sera notre programme de synthèse PDF, le script Python, qui fera le travail à notre place Ensuite, une autre chose que nous devons faire est de créer une variable d' environnement car nous allons le faire encore une fois, coder en dur des clés d'API dans l'application n' est jamais une bonne chose et elle ne doit jamais être enregistrée dans le référentiel de code. Il doit toujours être configuré en tant que variable d'environnement. Et ici, au lieu de coder la clé en dur, nous allons simplement créer un fichier point N, puis en utilisant cette bibliothèque ici, le point N, nous allons l'utiliser pour lire à partir d'un fichier externe Mais cela peut généralement provenir de la variable d'environnement que vous avez définie dans votre pipeline CI. Donc, dans ce cas, allons-y et créons un nouveau fichier. Et pour ce faire nous allons déposer un nouveau fichier texte. Je vais coller ma clé d'API. Encore une fois, il s'agit d'un exemple de clé d'API que j'utilise dans le cadre de cette démonstration, mais veuillez ne pas partager votre clé d'API avec qui que ce soit. La clé est donc la suivante, puis la valeur de la clé d'API est la suivante. Vous voulez donc suivre exactement ce format, puis vous voulez continuer et enregistrer. Et puis celui-ci doit être nommé exactement de cette façon. Il va falloir que ce soit point EN V. Vous ne devriez pas le nommer autrement, sinon il ne pourra pas être traité, puis nous allons l' enregistrer dans tous les fichiers, donc point ENV est l'extension, donc il va le reconnaître Donc, pour le moment, nous avons trois fichiers. Nous avons le point ENV. Nous avons le fichier PDF, puis le script Python à points de synthèse PDF, qui est notre programme principal Avant de commencer à exécuter le programme, nous devons d'abord installer certaines dépendances. Alors allons-y et faisons-le. Démarrons un nouveau terminal. Je vais l'étendre un peu pour que tu puisses mieux voir. Avant de procéder à l'installation, nous voulons toutefois créer un environnement virtuel. Alors allons-y et faisons-le. Python, puis moins M VN et maintenant le nom du dossier dans lequel vous voulez que tout soit placé Dans ce cas, je vais simplement appeler à nouveau ce VPN. Il n'est pas nécessaire que ce soit VN. Ça peut vraiment être n'importe quoi , c'est juste un nom arbitraire. Alors allons-y et faisons-le. heure actuelle, il va vous demander si vous souhaitez le sélectionner comme espace de travail ? Oui Et maintenant, il va créer l'environnement virtuel pour nous et mettre en place notre projet local. C'est bon, donc c'est fini. Maintenant, l'étape suivante est de l'activer, et il existe un dossier de scripts avec un fichier appelé Activate. Alors allons-y et passons au VPN. Pour coller ici et concentrer le curseur là-bas, VM, puis scripts puis activer. Allons-y et faisons-le. Et maintenant, vous pouvez voir l'icône de l'écran avec le Powershell, elle est maintenant activée Nous sommes donc maintenant prêts à installer notre dépendance. Et pour ce faire, voici ce que nous allons faire, et voici la commande que nous allons exécuter. Donc, pip install Nous avons besoin d'OpenAI, de Pi PDF to python point et de TikToken. Appuyez donc sur Entrée et installons-les. Maintenant, cela va prendre un certain temps, donc je vais mettre la vidéo en pause , puis nous reviendrons quand ce sera fait. Bien, toute l'installation s'est terminée avec succès, et nous sommes maintenant prêts à exécuter le programme. Mais avant cela, examinons rapidement le code et voyons ce qu'il fait bloc par bloc. Maintenant, à un niveau plus élevé, ce script va d'abord extraire tous les textes du PDF. Il va ensuite tokeniser et fragmenter le texte. Chaque pièce coûte donc moins de 57 344 jetons, ce qui laissera de la place pour un résumé de huit mille jetons Ensuite, il va appeler Deep Sear one, qui est le modèle de raisonnement de Deep Sk sur chaque morceau demandant jusqu'à huit k jetons de sortie par Cela garantit que nous n'atteignons pas la limite et que notre programme ne plante pas. Nous allons concaténer les résumés et les citations par morceau Et la dernière étape consiste à imprimer le résultat combiné sur la console et à l' enregistrer dans un fichier texte récapitulatif dans le répertoire de travail. Bien, passons maintenant peu de temps à examiner le code un peu plus en détail Nous allons le couvrir bloc par bloc, et nous allons passer un peu plus de temps à le parcourir pour comprendre exactement ce que fait chaque bloc. Commençons donc par les importations. Maintenant, l' objectif du système d'importation est fournir un accès aux variables d' environnement, aux chemins de fichiers et à d'autres fonctions du système d'exploitation, et la bibliothèque Python standard l'utilise pour récupérer la fonction os point gg N et interagir avec le système de fichiers L'analyse de l'arc d'importation a but d'analyser les arguments de la ligne de commande afin que le chemin du PDF puisse être fourni par l'utilisateur Et vous verrez plus tard lorsque nous allons exécuter ce programme, nous devrons exécuter la commande Python et le nom de ce fichier, qui est un récapitulateur PDF Mais nous devons transmettre un argument, et l'argument dans ce scénario sera le chemin absolu du fichier PDF, que je vais vous montrer comment obtenir plus tard. Et ici, le module RVS RCPars génère automatiquement messages d'utilisation de l'aide et gère les arguments non valides Maintenant, en regardant le fichier from.net Import load.net, le but ici est de charger la paire clé-valeur à partir du fichier point N que nous avons créé, et celle-ci permet de charger la paire clé-valeur du fichier point N dans la variable d' environnement au moment de l' Python point vous permet de garder les secrets tels que les clés d' API hors du code source en lisant le fichier N. Maintenant, l'Import Pi PDF two a pour but de lire et extraire le texte d'un fichier PDF. Il existe donc une bibliothèque qui fait le travail à votre place, vous n'avez donc pas à écrire le code pour le faire. Il s'agit d'une bibliothèque Python permettant Il s'agit d'une bibliothèque Python travailler avec des documents PDF, en charge l'extraction de texte et d'autres opérations. Maintenant, en ce qui concerne Import OpenAI, cela fournit le SDK compatible OpenAI pour communiquer avec La bibliothèque Python OpenAI est utilisée pour appeler les terminaisons de chat sur Deepsk R one, qui est le modèle de raisonnement en définissant l' URL de base sur tPS api.deepas.com Enfin, nous avons TikTok Import TikTokent qui code le texte brut en identifiants de jetons afin que vous puissiez compter les jetons et diviser le texte en morceaux de taille appropriée afin de ne pas dépasser Et TikToken est un encodage rapide par paire d' octets , également abréviation de BPE Un tokenizer compatible avec les modèles Open AI, idéal pour un comptage précis des jetons Passons maintenant au bloc suivant, et c'est ici que nous chargeons la clé API. Il recherche donc un nom de fichier dans le répertoire de travail actuel ou dans les répertoires parents Et cela est utile car cela empêche le codage en dur de votre clé d'API Au lieu de cela, vous y placez la paire clé-valeur. Dans ce cas, la clé de soulignement de l'API Deep Seek Underscore est égale à la valeur de votre clé dans le fichier à côté de votre script Et par défaut, le point Python N ne remplace pas les variables d' environnement existantes Il est utilisé pour gérer les secrets localement. Et la ligne OS Get ici permet de récupérer la valeur de la clé, dans ce cas, DeepSekunscore, clé de soulignement de l' API Et cette clé d'API Deep Seeks est requise pour authentifier votre demande par rapport à l'URL de base, qui était HTTPs coolinlashpi.deepdk.com dont coolinlashpi.deepdk.com Et ici, vous avez également l'erreur de valeur. s'agit donc que d'une gestion des erreurs de base, Il ne s'agit donc que d'une gestion des erreurs de base, qui arrête l'exécution avec un message d'erreur clair si la clé est manquante ou si elle n'est pas en mesure de résoudre le n'est pas en mesure de résoudre Cela est utile car cela vous aide à détecter erreurs de configuration à un stade précoce plutôt que d' envoyer une demande sans aucune information d'identification C'est bon. Passons maintenant au bloc suivant, qui consiste à extraire les textes du fichier PDF Maintenant, en regardant le chemin BSF de WidOpenPDF, il ouvre un fichier PDF en mode de lecture binaire, et cela s'explique par le fait que les PDF sont des fichiers binaires, et que la méthode de lecture PDF à deux points de la bibliothèque P Pi PDF attend un Maintenant, en regardant cela, reader equals the reader est égal au lecteur PDF Pi F comme argument. Cela instancie un objet de lecteur PDF qui peut accéder à chaque page, et cet objet fournit une liste, constituée des pages à points du lecteur, chacune pouvant être utilisée pour extraire du Et le lecteur PDF de Pi PDF two renvoie une liste d'objets de page avec une méthode d'extraction de texte. Ensuite, nous faisons une boucle ici. Vous voyez les quatre boucles. Cela fait une itération sur chaque index de page, appelle la méthode d'extraction de texte et concatène Et la raison en est que certaines pages peuvent contenir des images ou ne pas contenir de texte. Ainsi, la méthode d'extraction de texte peut ne renvoyer aucun ou simplement une chaîne vide garantit que vous n'en ajoutez aucune Et la méthode d'extraction de texte renvoie une chaîne contenant tout le texte de cette page ou aucun texte si elle est vide ou s'il s'agit uniquement d'une image. Et puis le texte renvoyé ici, celui-ci est ce qu'il fait, il renvoie une chaîne géante contenant tout le texte de la page séparé par de nouvelles lignes. OK, passons au bloc suivant, qui concerne la tokenisation et le découpage ici qui concerne la tokenisation et le découpage Cela peut donc être un peu difficile à envelopper, mais nous allons l' examiner, et après un peu d'entraînement, ce sera beaucoup plus facile à comprendre. Donc, n'hésitez pas à, vous savez, effectuer quelques recherches supplémentaires à ce sujet et jouer avec le code pour vous familiariser davantage. Vous pouvez également utiliser Deep Seek pour analyser ce code pour vous et vous le dire ou vous l' expliquer , ou utiliser tout autre outil tel que Gemini ou HAGBT si vous avez du mal à le comprendre ou à le lire après cette conférence Maintenant, ici, ce que nous faisons les parcourant lentement ici, cette ligne est, par exemple, tous les identifiants de jetons sont égaux au texte du code à points du tokenizer C'est ce qu'il fait : il convertit l'intégralité du texte long en une liste d' identifiants de jetons en utilisant bibliothèque Tik Token que nous avons installée en tant que dépendance. La raison en est que vous devez savoir exactement combien de jetons vous envoyez à un modèle Deep Sk R, afin de ne pas dépasser les 65 536 jetons, car c'est la limite que vous Ensuite, nous passons par la boucle de segmentation, qui commence simplement à partir d'ici, exemple démarrer IDX zéro, puis nous passons par la boucle Wile Cela fait, c' est que l'entrée MAX pour souligner les jetons est définie sur 57 340. Quatre. Et c'est simplement ainsi que nous avons calculé que c'est le maximum, qui est de 65 536 à 8 192, veillant à ce que lorsque nous demandons une sortie de huit K jetons, la somme entre l' entrée et la sortie soit égale ou inférieure au maximum, qui est qui est de 65 536 à 8 192, en veillant à ce que lorsque nous demandons une sortie de huit K jetons, la somme entre l'entrée et la sortie soit égale ou inférieure au maximum, qui est de 65 536 jetons. Et le chevauchement des 200 jetons contribue à préserver la continuité des citations qui peuvent chevaucher les limites des tronçons Regardons maintenant le fond de la logique qui permet d' éviter de diviser la phrase en milieu de phrase Donc voilà, si vous parcourez ce bloc, c'est simplement que si vous n'êtes pas au dernier morceau, il vérifie jusqu'à 1 000 jetons en arrière pour trouver l'espace blanc ou la ponctuation, afin de ne pas couper le milieu de la phrase ou le milieu La raison en est de s'assurer que limites par tranches ne divisent pas les phrases en deux, ce qui pourrait rendre les résumés incohérents Maintenant, en regardant le tokenizer, est-ce que le tokenizer point décode les identifiants des blocs ici, sur cette ligne C'est ce qu'il fait, c'est reconvertir ce sous-ensemble d'identifiants de jetons en texte brut pour ce morceau Et c'est parce que Deep C car on s'attend à une saisie de texte brut, et non à des identifiants symboliques. Et puis la ligne des segments de retour ici, c'est une liste de chaînes de texte, chacune étant inférieure ou égale à 57 344 jetons, avec environ 200 jetons se chevauchant D'accord. Continuons à étudier le code. Donc, cette section est ici, la section quatre résumant et extrayant les citations par morceau. Vous pouvez donc voir ici le résumé et en gros ce que cela fait, comme le message système, ce que cela fait indique le rôle du modèle Vous êtes ici assistante académique. Il définit le contexte dans lequel vous attendez un résumé ainsi qu'une liste de citations, y compris le numéro de page. Et en fournissant cela, vous fournissez une invite claire au système. Vous guidez le modèle Deep Seeks R one pour formater sa sortie en deux sections distinctes, résumé et citation. Et Deep Seeks R one, raison pour laquelle un modèle est invoqué via l'Open AISDK en définissant l' URL de base comme hdbsapi.deep⇒ Maintenant, en regardant le message de l'utilisateur, voici ce qu'il fait : il fournit la partie réelle du texte PDF au modèle, suivie de la demande spécifique Cela garantit que le modèle voit exactement ce qu'il doit analyser et extraire. Maintenant, en regardant cette ligne, le client Open AI. Cela instancie un client pour API Deepsk à l'aide de la variable d'environnement Deep Seek API key, et le client enverra la demande de fin de discussion au point de terminaison en effectuant un appel post au terminaison que vous voyez ici avec Voici donc notre URL de base ici. Et il s'agit de l'URL de base, vous obtiendrez donc les réponses shat slash, et il y fera un post call Maintenant, en regardant cette ligne ici, la réponse est égale à ce que le client a terminé, sont les arguments Vous voyez donc qu'il y a plusieurs arguments ici. Donc, le modèle est essentiellement le modèle égal au modèle. Il s'agit du Deep Seek Reasoner, qui est DeepSkro. Les messages, c'est le prom du système plus le bloc utilisateur Le jeton maximum est de 8192, ce que nous avons abordé précédemment, et il s'agit d'une demande terminée jusqu'à huit K, et la température étant nulle, il s'agit d'une sortie déterministe, donc Nous ne voulons pas de randomisation. Et nous l'avons dit ainsi parce que nous voulons nous assurer que le modèle n'utilise pas plus de huit jetons K dans sa réponse, le salon. L'entrée et la sortie sont donc inférieures à 65 536 jetons. Et puis en regardant la dernière ligne ici, return response, cela extrait le contenu de la chaîne du premier et unique choix de complétion. Et nous le faisons parce que ce contenu contient à la fois le résumé et la citation de cette partie spécifique. Bien, passons à la fonction principale, et tout simplement ici, nous allons commencer ici. L'analyseur est donc égal à l'analyse de l'arc. Celui-ci instancie un analyseur d'arguments qui générera automatiquement une sorte d'aide et analysera les Et l'analyse d'arc simplifie les interfaces de ligne de commande en définissant les arguments requis, générant automatiquement des messages d'utilisation et en validant les entrées Maintenant, l'argument parser point add déclare que le script attend exactement un argument positionnel, qui est dans ce cas, le chemin PDF, qui est un chemin de chaîne vers le fichier PDF que nous avions dans notre répertoire que je vous ai montré Maintenant, sans cela, le script ne saurait pas quel PDF traiter. Et puis on passe à l'analyseur Args. Celui-ci analyse l' argument de ligne de commande réel et le stocke dans le point args Si l'utilisateur omet le PDFAt ou a saisi un indicateur non valide, l'analyse de l'arc affiche une erreur ou une aide et il Passons maintenant au chargement de la clé API ici. Cela essaie de charger la clé d'API. Comme vous pouvez le voir, il existe en quelque sorte une exception try an, try catch exception. Ici, il appelle la fonction de la section précédente pour charger et vérifier la clé API Sk profonde. Et si cela échoue, par exemple si la clé est manquante, le script affiche une erreur et revient plus tôt que prévu. OK, passons à l' extraction des fichiers PDF. Donc, ici, ce que nous faisons c'est que cette ligne vous indique quel PDF est en cours de traitement Encore une fois, il suffit de se connecter à la console, ce qui est utile pour le débogage ou, vous savez, pour les longs PDF Et puis, vous savez que cela fonctionne et qu'il n' échoue pas réellement dans les coulisses. Le texte complet ici appelle une fonction de la section précédente pour obtenir une seule grande chaîne contenant tout le texte de la page. Et puis le conditionnel ici avec l'instruction if, cela vérifie si le texte extrait est vide. Ainsi, par exemple, si vous avez un PDF contenant uniquement une image, si tel est le cas, il s'imprime, aucun texte n'est trouvé, puis il revient. Maintenant, définissez le modèle de recherche approfondie ici, ce bloc ici. C'est donc ici que nous définissons les limites des jetons. Donc, par exemple, le premier ici, celui-ci, c'est le total maximum de Sk R un, donc le nombre de jetons en entrée et en sortie, soit 65 536 Nous avons obtenu les jetons de sortie Max. Nous voulons que deep Seek génère au maximum huit K jetons de résumé et de citation. Et la durée maximale de génération du Deep Sik R one est de 32 768 jetons, mais nous ne demandons que huit K pour laisser de la place à l'entrée Passons au nombre maximum de jetons d'entrée, s'agit simplement du calcul  : 65 536 à 8 192 jetons, ce qui équivaut qui Pourquoi faisons-nous cela ? Parce qu'il garantit que la longueur des jetons d'entrée et la longueur des jetons de sortie sont inférieures ou égales au maximum, qui est de 65 536, ce qui évite les erreurs de demande erronées telles que longueur maximale du contexte a été atteinte Si l'on considère le jeton de superposition, cela indique simplement que chaque bloc partage 200 jetons avec le morceau suivant afin de préserver chevauchement des phrases Passons maintenant au tokenizer, celui-ci renvoie simplement un objet d'encodage de jeton technique aligné sur la tokenisation GPT à quatre Bien que le DeepCCarb ne soit pas exactement le GBT 4, ils partagent un tokenizer compatible avec l'IA ouverte, ce qui garantit un comptage de jetons cohérent avec l' API cohérent Maintenant, ici, nous allons le diviser en morceaux. Et ce que cela fait, cela va renvoyer un objet d'encodage à jeton tick. Et désolé, en fait c' est de la journalisation. Excusez-moi Il s'agit en fait d'enregistrer le découpage qui est sur le point de se produire Il s'agit donc simplement d'un journal de console. Et puis le morceau de texte ici, cette partie, celui-ci divise l' ensemble du texte PDF en morceaux gérables en fonction sections précédentes que nous avons Et voici une liste de chaînes, chacune inférieure ou égale à 57 344 jetons avec environ 200 jetons de Et puis l'impression F ici, le nombre total de morceaux, cela enregistre nombre de morceaux qui seront traités Il est utile de vérifier que vous n'avez pas créé accidentellement plus de 100 petits morceaux alors que moins de gros morceaux étaient attendus OK, alors passons à autre chose. Et en regardant cela, il s'agit simplement de regarder tous les résumés. Cela initialise une liste vide pour contenir le résumé de chaque morceau plus le bloc de citations. Ensuite, nous passons aux estampes. s'agit simplement d'un journal de console qui vous indique que le résumé par bloc commence, ce qui peut prendre Nous passerons ensuite à la boucle à quatre, est essentiellement itérée sur chaque morceau avec un indice convivial commençant à Et puis il enregistre ou imprime ici, cela vous montre la progression. Par exemple, en résumant segment deux sur cinq ou un sur cinq, afin que vous sachiez à quel stade du processus il Et puis le résultat obtenu ici appelle une fonction de la section précédente qui envoie le texte des morceaux à Deeps R one pour l'extraction du résumé et Et c'est simplement ce qui est renvoyé est une chaîne contenant à la fois le résumé et la liste des citations, y compris les références de page si Deep Seek les identifie. Passons maintenant au diviseur, cela crée une limite visuelle. Il y a donc 80 signes égaux entre la sortie de chaque segment, Il y a donc 80 signes égaux entre la sortie de de sorte que, lors de la concaténation, vous pouvez facilement localiser la fin du résultat d' un Chung vous pouvez facilement localiser la fin du résultat d' un Ensuite, tous les résumés enregistrent réponse de chaque mignon plus le Ensuite, la gestion des exceptions permet détecter les erreurs d'API telles que les limites de débit, les problèmes de réseau, etc., imprimer les morceaux qui ont échoué, puis de quitter le programme D'accord, nous y sommes presque, veuillez être indulgent avec moi. Donc, regardez ce dernier bloc ici, en combinant tous les morceaux. Donc, la sortie finale, cette ligne, réunit tous les blocs en une seule grosse chaîne, séparée par le diviseur de chaque bloc Ensuite, l'impression, les lignes d'impression ici, cela indique que la sortie combinée finale est sur le point d'être affichée. Ensuite, le résultat final imprime simplement l'intégralité du résumé concaténé ainsi que les citations pour vous et pour la Avec le bouton ouvert ici, celui-ci écrit simplement la sortie combinée dans un fichier. Cette option est facultative. Nous venons de le faire, nous avons donc une sorte d'artefact à la fin, écrit le résultat combiné dans un fichier nommé summary et citation chunk point TxD dans le répertoire de travail et permet consulter ou de partager ultérieurement les résultats sans avoir à faire défiler la console, ce qui peut être un peu ennuyeux Et puis en passant à cette dernière ligne d'impression, cela confirme où le fichier a été enregistré. Et puis ici, regardant ce bloc ici, cela garantit simplement que le fichier principal est appelé lorsque le script est exécuté. Ainsi, dès qu'il est exécuté, il entre dans le programme principal ou dans la fonction principale, qui exécute le reste du code. Cela est donc appelé lorsque le script est exécuté directement et non lorsqu'il est importé par un autre module. Et il ne s'agit que d'un idiome Python standard pour les points d'entrée de script Bien, la dernière étape est qu'il ne nous reste plus qu'à exécuter ce programme et à regarder les résultats, et nous pouvons le faire dans le terminal Maintenant, lorsque nous exécutons le programme, si vous vous en souvenez, nous devons transmettre le chemin fichier PDF au programme en tant qu'argument. Donc, une chose que nous devons faire est d' abord de comprendre ce que c'est. Alors maintenant, si vous passez la souris dessus, cela vous montre le chemin absolu complet, d'accord ? C'est donc une solution, mais c'est ennuyeux de le taper. Euh, l'autre solution est d'aller dans votre répertoire, et si vous cliquez simplement avec le bouton droit sur le fichier, vous pouvez le copier en tant que chemin. Et ce que cela fait, c'est que vous pouvez revenir ici et je vais juste coller pour que vous puissiez le voir. Il met donc l'ensemble du chemin en codes, ce qui est parfait, exactement ce dont vous avez besoin. Et puis l'autre est que vous pouvez simplement utiliser une commande similaire dans Tower Shell, qui est Resolve Path. Il suffit donc de taper Resolve, puis de taper dessus. Donc pas le premier, mais le second. Ici, nous avons résolu le chemin, la commande, puis l'espace , puis le nom du fichier PDF. Donc dans ce cas, 23 oh sept, je vais taper 23 oh puis tabuler. Il complète automatiquement le fichier, appuyez sur Entrée, puis il vous donne le chemin, et maintenant vous pouvez simplement le copier-coller tellement de façons différentes de faire la même chose, de faire ce qui vous convient le mieux. Et oui, nous sommes prêts à exécuter le programme. Bien, il ne nous reste plus qu' à taper Python pour exécuter le programme Donc Python, un onglet, espace, le nom du fichier. Il s'agit donc d'un récapitulateur PDF. Tapez donc, puis tapez dessus pour compléter automatiquement, puis espacez, et c'est là que nous devons coller le chemin du fichier dans notre PDF. Encore une fois, la commande Python pour exécuter le fichier, le fichier ou notre script Python que nous voulons exécuter. Et puis, comme argument, nous indiquons le chemin absolu du fichier PDF que nous voulions analyser, puis nous résumons et extrayons les citations. C'est ça. Tout ce que vous avez à faire est d'appuyer sur Entrée et de le laisser s'exécuter. Maintenant, comme nous l'avons expliqué dans le code, il va commencer à vous montrer du texte afin que vous compreniez à quelle phase du processus il se trouve. Il indique que le total des morceaux en a créé deux, traitant chaque morceau avec Deep C car un, puis il résume actuellement le Chunk Ensuite, il va passer au Chunk 2, puis ce sera fait Mais ce processus va prendre quelques minutes. Donc, ce que je vais faire, c'est mettre la vidéo en pause quand elle sera terminée, je reviendrai et nous pourrons y jeter un œil ensemble. D'accord, l'ensemble du processus a donc pris environ 2 minutes, mais comme vous pouvez voir qu' il a été traité, aucune erreur n'a été générée. Et oui, nous pouvons rapidement y jeter un œil ensemble. Il y avait un total de deux morceaux. Et ici, vous pouvez voir que les résultats se trouvent dans le journal de la console , que nous allons examiner rapidement. Vous avez donc obtenu le résumé et les citations combinés. Il est donc divisé en deux sections. Encore une fois, c'est cassé en morceaux, non ? Vous avez donc un résumé concis pour le premier morceau, puis il vous donne le résumé avec une sorte de puces. Et puis en descendant ici, vous avez obtenu la liste des citations qu'il a pu extraire du fichier. Ensuite, vous pouvez passer en revue ceci, puis nous y verrons également une note. Les numéros de page correspondent à la pagination interne du PDF. Je vous donne donc quelques exemples. Et puis en regardant Chunk Two, vous avez un résumé concis, puis vous avez obtenu la liste des citations correspondantes Et puis, encore une fois, il s'agit en quelque sorte de l'imprimer pour vous dans un joli format de tableau. Et ici, vous pouvez voir les résultats dans la console. Et encore une fois, ce qui est fait en option, c'est que nous l'avons enregistré un fichier texte portant ce nom Donc, si vous retournez dans votre répertoire, vous devriez voir ce fichier texte ici, qui est le résumé et les citations shank point TXC Et lorsque vous ouvrez le fichier, vous verrez exactement les mêmes informations que celles qui vous sont présentées ici dans la console. Vous venez d'apprendre à créer un script Python simple qui peut vous aider en termes de rapidité, de précision et d'évolutivité Et vous avez appris à automatiser 80 % de la recherche Vous pouvez désormais vous concentrer sur idées révolutionnaires et non sur le formatage des citations Pour ce prochain exercice pratique, j'aimerais que vous résumiez un PDF de votre domaine et que vous notiez quelques résultats clés. 27. Robot de réseaux sociaux: Dans cette conférence, nous aborderons l'idée de créer un bot qui génère des publications engageantes, suggère des hashtags et même des éditeurs automatiques, libérant ainsi jusqu'à 10 heures ou plus par semaine, et non, vous n'avez pas besoin d'un diplôme en marketing Être responsable des réseaux sociaux et la gestion des publications peut parfois être long et difficile. Cela peut entraîner des lacunes et des incohérences susceptibles nuire à votre marque et à votre engagement si des erreurs sont commises Vous pouvez également rater des opportunités potentielles de faire voix de votre marque de manière virale au sein de la communauté. Deep Seek agit en tant que directeur artistique, rédacteur publicitaire et planificateur à la fois. Vous pouvez commencer simplement et commencer par générer des publications. Vous pouvez ensuite passer à la publication automatique une fois que vous serez plus à l'aise et familiarisé avec le code et que vous aurez créé votre base de référence. Vous pouvez utiliser Deep Seek pour l'analyse, les marques, la voix, les tendances du marché et le ton. Vous pouvez ensuite utiliser différentes bibliothèques pour planifier vos publications, puis les publier sur plateformes de réseaux sociaux telles que X et Twitter à l'aide de leur API. Nous n'allons pas passer en revue le code car nous avons fait un exercice très similaire plus tôt dans le cours, lequel nous avons créé un script Python pour en publier automatiquement deux ensemble. Le plan de cet exercice sera presque exactement le même, et cela dépendra des plateformes de réseaux sociaux sur lesquelles vous essayez d'interagir et des API publiques disponibles, telles que Facebook ou Instagram Mais les idées et les concepts restent les mêmes. Maintenant, je veux que vous transformiez cet organigramme en code. Une fois que vous aurez terminé l' exercice avec succès, vous aurez appris à devenir un responsable des réseaux sociaux pour 0$ de salaire. Et cela vous aidera à gagner en cohérence, en engagement et en évolutivité, ce qui vous permettra de gagner du temps afin que vous puissiez vous concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée Maintenant, une fois que vous aurez le bot et que vous aurez établi votre base de référence, j'aimerais que vous fassiez un exercice de suivi et génériez une semaine de tweets pour votre niche. 28. Moteur de recommandation d'IA: Dans cette conférence, nous allons passer un exercice conceptuel dans le cadre duquel vous allez créer un moteur de recommandation qui suggère des produits en fonction du comportement des utilisateurs, vous aider à augmenter la valeur moyenne des commandes. Maintenant, il est très important de comprendre les secrets des ventes incitatives, et je ne suis pas sûre que vous le sachiez, mais 35 % des revenus d'Amazon proviennent des recommandations La fidélisation des utilisateurs est très importante car elle permet de créer des suggestions personnalisées, réduire le taux de rebond et de vous donner un avantage concurrentiel, et de vous donner un avantage concurrentiel car les petits magasins peuvent imiter les outils d'entreprise Vos concurrents le font déjà. Maintenant, vous le ferez aussi, avec uniquement Python et DeepC. Vous pouvez commencer avec des données fictives, puis vous connecter à de vrais magasins. Vous pouvez choisir votre aventure en fonction de votre niveau de confort. La clarté plutôt que la complexité est considération très importante que chaque boutique de commerce électronique doit prendre en compte. Permet notamment d'éviter les demandes vagues comme écrire quelque chose sur l'IA. Contact explique votre public, ton, votre objectif et votre action. Vous pouvez utiliser des verbes tels que écrire, résumer ou comparer. Transformons maintenant ce flux en code et observons de près dans quelle mesure Deep Seek peut détecter des modèles susceptibles d'échapper aux humains. Nous allons créer un moteur de recommandation simple l'aide de Deepsek et Python démontrant comment passer de données d'achat brutes à des suggestions de produits personnalisées en quelques lignes de code Nous aborderons la préparation d'exemples de données, la rédaction du script de recommandation de code, exploration des options de déploiement telles que l'intégration de Shopify et les campagnes par e-mail, et enfin, verrons comment optimiser vos invites grâce aux tests AB pour améliorer les performances au fil Pour la démonstration, nous utiliserons un simple fichier CSV appelé Purchase Underscore history point CSV avec des colonnes pour le nom d'utilisateur, le nom du produit, le prix et la catégorie Voici cinq lignes d'exemples de données représentant les achats de différents utilisateurs. Ce sera le contexte que nous alimenterons dans DeepC pour générer des recommandations de produits significatives Bien entendu, vous utiliserez les données en temps réel de votre boutique pour remplir le fichier CSV, comportera probablement plus de cinq lignes Ceci est uniquement à des fins de démonstration, et les exemples de données que vous voyez ici à l'écran sont tous de fausses données inventées aux fins de cet exercice. Je recommande que le script point Pi commence par charger l' historique des achats CSV en mémoire, puis crée une invite répertoriant tous les articles qu'un utilisateur spécifique a achetés. Ensuite, nous instancions un client Deep, envoyons notre message demandant trois nouvelles suggestions de produits et imprimons les recommandations renvoyées par le modèle Ce flux de travail déplace les données de CSV vers Python vers Deepsek et les renvoie selon les recommandations de Taylor, illustrant un modèle d'intégration LLM simple En élaborant un guide clair, basé sur cet historique d'achats, en recommandant trois produits, basé sur cet historique d'achats, en recommandant trois produits, nous indiquons le rendement, la longueur et la focalisation du modèle , démontrant ainsi le pouvoir d'une ingénierie rapide Une fois qu'un moteur de recommandation est opérationnel localement, vous pouvez le déployer en tant que microservice connecté à Shopify via son API d'administration pour récupérer des données clients réelles Vous pouvez également intégrer des recommandations dans des campagnes d'e-mail automatisées à l'aide de Sengrid ou Mailchimp pour envoyer des suggestions de produits personnalisées directement Pour optimiser les performances, divisez votre base d'utilisateurs en groupes A et B et proposez-leur différentes variantes d' invite, suivant le taux de clics et taux de conversion pour identifier le phrasé le plus efficace Des indicateurs clés tels que le CTR, le taux de conversion et le chiffre d'affaires moyen par utilisateur vous permettront d'améliorer rapidement la qualité des recommandations, et le chiffre d'affaires moyen par utilisateur vous permettront d'améliorer rapidement la qualité des recommandations ce qui vous permettra d' améliorer de manière itérative À l'avenir, vous pouvez remplacer notre exemple de fichier CSV par une base de données de production, mettre en cache les recommandations les plus populaires pour accélérer les réponses et enrichir votre moteur avec un filtrage collaboratif ou des données de comportement de navigation. N'oubliez pas d'automatiser vos cycles de test AB et modifier régulièrement les instructions à mesure que nouvelles données d'achat arrivent afin de maintenir les recommandations à jour et pertinentes Vous venez d'apprendre à créer une machine génératrice de revenus. test AV montre généralement que la plupart des utilisateurs peuvent constater une augmentation des dépenses allant jusqu'à 20 %. Essayez-le et voyez quel sera le vôtre. Ensuite, j'aimerais que vous génériez des recommandations pour tout historique utilisateur en utilisant les exemples de données que vous souhaitez. 29. Tendances émergentes: Dans cette section, nous explorons les tendances émergentes en matière d'intelligence artificielle, telles que les systèmes agentiques, matériel programmable et l' évolution des marchés de données afin de comprendre la direction que prennent Deepsk et les plateformes similaires Nous expliquons ensuite comment contribuer efficacement aux projets d'IA open source en suivant les directives de la communauté, meilleures pratiques et les flux de travail collaboratifs. Enfin, nous discutons des stratégies permettant aux professionnels de l' IA de rester compétitifs grâce à la mise à l'échelle technique, à l' adaptabilité et à la mise en réseau active au sein de la communauté de l'IA Les systèmes d'IA agentic vont au-delà de l'automatisation des règles fixes pour définir et atteindre des objectifs de manière autonome en s'adaptant en temps réel à Dans la pratique, nous les voyons sous la forme agents intelligents capables de gérer des flux de travail de bout en bout, tels que la planification, le triage des e-mails ou même le trading automatisé sans intervention humaine. Le marché de l'IA agentique a déjà atteint près de 31 milliards de dollars en 224 et devrait connaître une croissance à deux chiffres au cours des prochaines années, souligne le potentiel de transformation déjà atteint près de 31 milliards de dollars en 224 et devrait connaître une croissance à deux chiffres au cours des prochaines années, ce qui souligne le potentiel de transformation de ces systèmes autonomes. À mesure que les algorithmes d'intelligence artificielle deviennent de plus en plus complexes, puces à fonction fixe ont du mal à suivre le rythme. Le matériel d'intelligence artificielle programmable construit autour de supercellules modulaires reliées par un réseau sur puce permet une reconfiguration rapide pour s'adapter à l'évolution des architectures des modèles Cette approche mise au point par des leaders de la R&D tels que IMEC promet une amélioration significative de l'efficacité énergétique, doublant ou quintuplant souvent performances par watt par rapport De plus, les conceptions SOC avancées apportent puissante inférence basée sur l'IA aux appareils de pointe tels que les capteurs et les variables IoT, réduisant ainsi la latence et préservant la bande passante Au-delà des textes publiés publiquement, une nouvelle économie émerge autour des données propriétaires, qu'il s' agisse de scans médicaux spécialisés ou de journaux internes d'entreprise, sous licence via des API ou des marchés d'abonnement Simultanément, la génération de données synthétiques, laquelle les modèles d'IA créent des enregistrements réalistes mais artificiels, répond aux préoccupations relatives à la confidentialité et aux préjugés, s'avérant inestimable dans des cas d'utilisation tels que simulation de véhicules autonomes et les audits d'équité. À mesure que ces marchés se développent, évolution des réglementations en matière de confidentialité, telles que RGPD et le CCPA, déterminera comment les données peuvent être partagées, licenciées et utilisées dans le développement de l'IA 30. Contribution de l'IA en open source: Commencez par parcourir des plateformes telles que la page des tendances de Git Hub ou le Hugging Face Model Hub pour les projets étiquetés avec DevSek ou des frameworks d'IA similaires Priorisez les référentiels présentant des validations fréquentes, des discussions actives sur des problèmes et des responsables qui interagissent avec Vérifiez toujours la licence du projet généralement MIT ou Apache en deux points ) pour confirmer que vous pouvez légalement contribuer et utiliser n'importe quel code dérivé sans restriction. Avant d'écrire du code, clonez le dépôt et lisez attentivement le fichier DMD qui y contribue Ce document décrit les guides de style du projet, modèle de branchement (souvent le flux Git) et les exigences de test Lorsque vous soumettez une pull request, incluez une description de synchronisation de vos modifications, liée à tout problème connexe, et joignez les tests unitaires ou d'intégration pertinents. N'oubliez pas que la collaboration open source repose sur une communication respectueuse, poser des questions et de créer des fils de discussion et de rester réceptif aux commentaires des responsables du projet La contribution durable va au-delà du code. Facilitez le tri des problèmes en étiquetant les bogues de confirmation, afin d'améliorer la santé globale du projet Renforcez la documentation avec des didacticiels clairs, références d'API mises à jour ou des carnets illustratifs Cela aide à la fois les développeurs et les utilisateurs finaux. Enfin, pensez à encadrer nouveaux arrivants par le biais de forums communautaires ou d'appels programmés Enseigner aux autres est l'un des moyens les plus efficaces de renforcer votre propre expertise et votre propre apprentissage et de favoriser une communauté de projet dynamique 31. Carrières de l'IA: Pour garder une longueur d'avance, plongez dans l'IA multimodale, combinant du texte, des images et du son, et explorez agents d'apprentissage par renforcement guidés par des fronts linguistiques Renforcez votre CV avec des certifications reconnues, telles que des cours sur les transformateurs, des cours de transformation ou des ateliers d'ingénierie intensifs et rapides La constitution d'un portefeuille public est tout aussi importante. Envisagez de publier un module de discussion de démonstration qui utilise Deep Seek pour des recommandations de contenu dynamiques, mettant en valeur à la fois les compétences techniques et Les prouesses techniques ne suffisent pas à elles seules. Prenez l'habitude d'apprendre tout au long de la vie en planifiant chaque semaine des plongées approfondies dans de nouveaux articles de recherche et des expériences pratiques avec des cadres émergents. Perfectionnez vos compétences en communication afin de pouvoir exposer avantages et les risques de l' IA aux chefs d'entreprise, accélérant ainsi les achats organisationnels Adoptez un état d'esprit agile. Prototypez rapidement, apprenez des échecs et adaptez-vous en fonction des indicateurs du monde réel pour maintenir le rythme. Élargissez votre réseau en participant à des conférences phares comme neuro IPS ou les AI Dev Days et ne négligez pas les rencontres MLAI locales Ces paramètres sont parfaits pour nouer des relations professionnelles durables Les plateformes en ligne telles que LinkedIn, forum d'apprentissage automatique REdit et les serveurs Discord dédiés à l'IA offrent une interaction quotidienne avec des pairs et Participez au mentorat, à la fois en tant que mentoré pour apprendre auprès d'anciens combattants et en tant que mentor auprès de jeunes praticiens afin renforcer vos connaissances et contribuer à la croissance de la communauté de l'IA