🛠️ Como criar seu primeiro projeto com o DeepSeek: Guia passo a passo para iniciantes

on julho 10, 2025

SA inteligência artificial já deixou de ser uma tendência e passou a ser uma realidade. Se você está iniciando nesse universo e quer saber como criar um projeto com DeepSeek, este guia foi feito para você. 🚀

O DeepSeek é um framework robusto, mas acessível, que permite criar modelos de IA de forma rápida e escalável. Portanto, aprender a usá-lo desde já pode ser um diferencial poderoso na sua jornada com inteligência artificial.

Neste post, você aprenderá passo a passo como instalar o DeepSeek, configurar seu ambiente, treinar um modelo básico e fazer previsões. Além disso, você verá dicas práticas para otimizar seu projeto.

📚 O que você vai aprender neste guia?

Para facilitar seu aprendizado, vamos direto ao ponto. A seguir, veja o que este artigo aborda:

✅ O que é o DeepSeek e por que ele se destaca
✅ Como criar um projeto com DeepSeek na prática
✅ Etapas de instalação, configuração e treinamento de modelo
✅ Boas práticas para continuar evoluindo

🔎 Em outras palavras, este post é o ponto de partida ideal para quem quer entrar no mundo da IA com segurança e clareza.

⚙️ Pré-requisitos: o que você precisa antes de começar?

Antes de mostrar como criar um projeto com DeepSeek, é fundamental garantir que seu ambiente esteja preparado. Caso contrário, você poderá enfrentar erros desnecessários logo no início.

💻 Requisitos básicos:

Python 3.8 ou superior 🐍
Git instalado
Acesso ao terminal ou linha de comando
Noções básicas de machine learning (não obrigatórias, mas ajudam bastante)

💡 Além disso, recomendamos utilizar um ambiente virtual (como venv ou conda). Essa prática evita conflitos com outras bibliotecas e mantém seus projetos mais organizados.

📦 Etapa 1: Como instalar o DeepSeek

Agora que você sabe o que precisa, vamos à instalação. Para entender como criar um projeto com DeepSeek, o primeiro passo é garantir que tudo esteja funcionando localmente.

Abra seu terminal e execute os comandos abaixo:

bashCopiarEditargit clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek
pip install -r requirements.txt

🔄 Enquanto a instalação acontece, aproveite para revisar os arquivos do repositório. Assim, você já se familiariza com a estrutura do projeto.

🧪 Etapa 2: Como criar um projeto com DeepSeek (na prática)

Com o ambiente configurado, é hora de ver como criar um projeto com DeepSeek do zero. Vamos usar um exemplo simples de classificação de sentimentos em textos curtos.

🗃️ Etapa 2.1: Preparar os dados

Primeiramente, você precisa de um conjunto de dados. Pode ser:

Um dataset pronto (como o IMDb Reviews)
Ou um arquivo .csv criado por você, contendo frases e rótulos (positivo/negativo)

📌 Certifique-se de que seus dados estejam bem estruturados. Caso contrário, o modelo pode apresentar problemas na hora do treinamento.

🛠️ Etapa 2.2: Definir o modelo

Em seguida, vamos criar um modelo com base nos templates do DeepSeek. Isso facilitará muito seu processo de aprendizagem.

pythonCopiarEditarfrom deepseek.models import LanguageModel

model = LanguageModel(
    model_name="deepseek-llm-small",
    task="text-classification"
)

🔧 Ou seja, com apenas algumas linhas, você configura um modelo capaz de processar linguagem natural.

📉 Etapa 2.3: Treinar o modelo

Logo após definir o modelo, vamos treiná-lo usando os dados preparados:

pythonCopiarEditarmodel.train(
    train_data="caminho/para/dados.csv",
    epochs=3,
    batch_size=16
)

⚠️ Ao longo do treinamento, observe as métricas. Isso permite identificar falhas rapidamente e ajustar hiperparâmetros, se necessário.

📈 Etapa 2.4: Avaliar os resultados

Terminou o treinamento? Então é hora de avaliar o desempenho do modelo com dados de teste:

pythonCopiarEditarmodel.evaluate("caminho/para/dados_teste.csv")

🔍 Como resultado, você verá métricas como acurácia, perda (loss), precisão e recall. Essas informações são essenciais para entender se o modelo está generalizando bem.

🤖 Etapa 2.5: Fazer previsões

Agora vem a parte mais divertida. Para testar seu modelo, basta rodar:

pythonCopiarEditarmodel.predict(["Este filme foi excelente!", "Não gostei da atuação."])

✨ E pronto! Com isso, você viu como criar um projeto com DeepSeek e usá-lo para fazer previsões em linguagem natural.

✅ Dicas extras para evoluir com o DeepSeek

Saber como criar um projeto com DeepSeek é apenas o início. Por isso, separei algumas boas práticas que vão te ajudar a melhorar continuamente:

🔁 Explore outros modelos: Além de classificação, o DeepSeek permite tarefas como geração de texto, visão computacional e agentes autônomos.
🧪 Ajuste os hiperparâmetros: Pequenas mudanças em learning_rate, batch_size ou epochs podem melhorar os resultados drasticamente.
⚡ Use GPU sempre que possível: O uso de CUDA ou TPUs reduz o tempo de treinamento e permite modelos maiores.
📚 Acompanhe o GitHub oficial: O repositório do DeepSeek recebe atualizações frequentes, com melhorias e exemplos prontos para testar.

💡 Portanto, experimente, erre, ajuste e evolua. É assim que se aprende de verdade.

💬 E você, está pronto para criar seu primeiro projeto com DeepSeek?

Agora que você aprendeu como criar um projeto com DeepSeek, queremos saber: você já testou a ferramenta? Teve dificuldades? Ou ficou com alguma dúvida sobre o processo?

👇 Deixe seu comentário abaixo! Compartilhe sua experiência, resultado ou desafio. Isso pode ajudar outros iniciantes como você — e, quem sabe, até gerar novas conexões com a comunidade! 💬✨