إنشاء تطبيق Hangman باستخدام DeepSeek-R1

لعبة "هانغمان" لعبة كلاسيكية لتخمين الكلمات، حيث يفكر أحد اللاعبين في كلمة، ويحاول الآخر تخمينها حرفًا حرفًا ضمن عدد محدود من المحاولات. تتحدى هذه اللعبة مهارات التفكير المنطقي، والتعرف على الأنماط، والاستنتاج، مما يجعلها خيارًا ممتازًا لتقييم قدرات التفكير المنطقي للنموذج.

في هذا الدرس، سنستخدم DeepSeek-R1 للعب Hangman، وسنستخدم Streamlit لإنشاء واجهة مستخدم تفاعلية. تتضمن الوظائف الأساسية للعبة ما يلي:

• إدخال المستخدم: سيقوم المستخدم بتوفير الكلمة والتلميح ذي الصلة إدخال للنموذج.

• قواعد اللعبة: يبدأ نموذج DeepSeek-R1 في تخمين الكلمة، حرف واحد في كل مرة، باستخدام قدراته الاستدلالية وردود فعل المستخدم.

• الحلقة: يستمر النموذج في التخمين حتى يفوز أو يصل إلى ستة تخمينات غير صحيحة.

ستساعدنا هذه اللعبة على تحليل مدى التزام نموذج DeepSeek-R1 بقواعد اللعبة، وتكيفه مع الملاحظات، وقدرته على التخمين المنطقي. سنبدأ بالوصول إلى نموذج DeepSeek-R1 عبر مفتاح API عبر Groq. بعد الانتهاء، سنكتب الكود اللازم للعب Hangman. ...