Работа с Deepseek онлайн с поддержкой JavaScript

Получай умные ответы от ИИ DeepSeek

Deepseek ⏤ это мощный инструмент для работы с искусственным интеллектом, который позволяет создавать и обучать модели машинного обучения. В этом гайде мы расскажем, как начать работать с Deepseek онлайн с поддержкой JavaScript.

Шаг 1: Регистрация на платформе Deepseek

Для начала работы с Deepseek необходимо зарегистрироваться на платформе. Перейдите на официальный сайт Deepseek и нажмите кнопку “Зарегистрироваться”. Введите свои данные и подтвердите регистрацию.

Создание нового проекта

После регистрации вам необходимо создать новый проект. Для этого нажмите кнопку “Создать проект” и введите название вашего проекта.

• Выберите тип проекта: “Модель машинного обучения”
• Введите название проекта
• Нажмите кнопку “Создать”

Шаг 2: Установка необходимых библиотек

Для работы с Deepseek онлайн с поддержкой JavaScript необходимо установить необходимые библиотеки. Для этого воспользуйтесь менеджером пакетов npm:

npm install deepseek

Также необходимо установить библиотеку для работы с JavaScript:

npm install @deepseek/javascript

Подключение к Deepseek API

Для подключения к Deepseek API необходимо получить токен API. Для этого перейдите в раздел “Настройки” и нажмите кнопку “Получить токен API”.

Затем, в вашем JavaScript-коде, используйте следующий пример для подключения к API:


const deepseek = require('deepseek');
const api = new deepseek.API('ВАШ_ТОКЕН_API');


Шаг 3: Создание модели машинного обучения

Для создания модели машинного обучения необходимо воспользоваться классом deepseek.Model. В следующем примере мы создадим простую модель линейной регрессии:


const model = new deepseek.Model(api, {
type: 'linear_regression',
name: 'Моя модель',
});


Повышай эффективность работы с DeepSeek

Обучение модели

После создания модели необходимо ее обучить. Для этого воспользуйтесь методом train:


model.train({
dataset: [
{ x: 1, y: 2 },
{ x: 2, y: 3 },
{ x: 3, y: 4 },
],
}, (err, result) => {
if (err) {
console.error(err);
} else {
console.log(result);
}
});


Шаг 4: Использование модели

После обучения модели можно использовать ее для предсказаний:


model.predict({ x: 4 }, (err, result) => {
if (err) {
console.error(err);
} else {
console.log(result);
}
});


Полный пример кода

Вот полный пример кода для работы с Deepseek онлайн с поддержкой JavaScript:


const deepseek = require('deepseek');
const api = new deepseek.API('ВАШ_ТОКЕН_API');

const model = new deepseek.Model(api, {

type: 'linear_regression',
name: 'Моя модель',
});

model.train({
dataset: [
{ x: 1, y: 2 },
{ x: 2, y: 3 },
{ x: 3, y: 4 },
],
}, (err, result) => {
if (err) {
console.error(err);
} else {
console.log(result);

model.predict({ x: 4 }, (err, result) => {
if (err) {
console.error(err);
} else {
console.log(result);
}
});
}
});


В этом гайде мы рассмотрели, как начать работать с Deepseek онлайн с поддержкой JavaScript. Следуя этим шагам, вы сможете создавать и обучать модели машинного обучения с помощью Deepseek.

Надеемся, что этот гайд был полезен для вас!