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概要
前提条件
デプロイ手順
1. DeepSeek モデルをデプロイする
1.1 モデルの検索と選択
1.2 デプロイの開始
1.3 エンドポイントの取得
2. DeepSeek を Dify プラットフォームに接続する
2.1 構成設定にアクセスする
2.2 SageMaker 設定の構成
3. モデルのテスト
FAQ
1. デプロイ後にエンドポイント パラメータが表示されない
モデルの統合
AWS Bedrock からモデルを統合する
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概要
AWS Bedrock マーケットプレイス
は、大規模な言語モデル (LLMs) をデプロイするための総合的なプラットフォームです。開発者は、このプラットフォームを活用して、100 を超える新興の基盤モデル (FMs) を無断配布で検出、テスト、デプロイすることができます。
本文は、DeepSeek モデルのデプロイを例として、Bedrock Marketplace プラットフォーム上でモデルをデプロイし、Dify プラットフォームに統合する方法を説明します。これにより、DeepSeek モデルを基盤とした AI アプリケーションの迅速な構築をサポートします。
前提条件
Bedrock
にアクセスできる AWS アカウント。
Dify.AI アカウント
。
デプロイ手順
1. DeepSeek モデルをデプロイする
1.1 モデルの検索と選択
Bedrock マーケットプレイス
に移動し、
DeepSeek
を検索します。
要求に基づいて
DeepSeek
モデルを選択します。
1.2 デプロイの開始
モデル詳細
ページに移動し、
デプロイ
をクリックします。
デプロイ設定を構成するための指示に従います。
注意:
モデルバージョンは異なるコンピューティング構成を必要とします。これはコストに影響します。
1.3 エンドポイントの取得
デプロイが完了したら、
Marketplace Deployments
ページに移動し、自動生成された
Endpoint
を確認します。このエンドポイントは、
SageMaker エンドポイント
に相当し、Dify プラットフォームに接続するために使用されます。
2. DeepSeek を Dify プラットフォームに接続する
2.1 構成設定にアクセスする
Dify 管理パネルにログインし、
設定
ページに移動します。
モデルプロバイダー
ページで、
Amazon SageMaker
を選択します。
2.2 SageMaker 設定の構成
モデルを追加
をクリックし、以下の情報を入力します:
モデルタイプ:
モデルタイプとして
LLM
を選択します。
モデル名:
モデルにカスタム名を指定します。
SageMaker エンドポイント:
Bedrock マーケットプレイスから取得したエンドポイントを入力します。
3. モデルのテスト
Dify を開き、
新しいアプリを作成
を選択します。
チャットフロー
または
ワークフロー
を選択します。
LLM ノードを追加します。
モデルの応答を確認します (以下のスクリーンショット参照)。
注意:
追加のテストとして、
チャットボット
アプリケーションを作成することもできます。
FAQ
1.
デプロイ後にエンドポイント パラメータが表示されない
コンピューティング インスタンスが正しく構成され、AWS のパーミッションが適切に設定されていることを確認します。如果問題が解決しない場合は、モデルを再デプロイするか、AWS カスタマー サポートに連絡してください。
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