接入 AWS Bedrock 上的模型（DeepSeek）
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AWS Bedrock Marketplace 是一个综合的 LLM 部署平台，开发人员可以在该平台发现、测试和使用 100 多种常用的新兴专业基础模型（FM）并轻松部署与访问。
本文将为你介绍如何在 Bedrock Marketplace 平台内部署 DeepSeek 模型并集成至 Dify 平台，帮助你快速搭建基于 DeepSeek 模型的 AI 应用。
拥有 Bedrock 访问权限的 AWS 账号
1.1 在 Bedrock Marketplace 中搜索 DeepSeek，选择任意一个 DeepSeek R1 及其蒸馏版本的模型。
1.2 进入模型详情页，点击 "Deploy" 并按照页面提示填写相关信息，完成一键部署。
请注意，不同版本的模型可能要求不同的计算实例配置，费用有所差异。
1.3 部署完成后，你可以在 Marketplace Deployments 页查看自动生成的 Endpoint，该参数与 SageMaker Endpoint 参数相同，将用于后续 Dify 平台的连接。
2.1 进入 Dify 管理面板，打开 Settings 页面。
2.2 在 Model Provider 选项中找到 SageMaker，并点击 SageMaker 卡片右下角的 "Add Model" 进入配置页面。
2.3 进入 SageMaker 配置页面，参考以下内容进行填写。
Model Type: 模型类型，选择 LLM 类型
Model Name：模型名称，可自定义填写
sagemaker endpoint：填写在上文中提及的 Endpoint 参数。该参数可以在 AWS Bedrock Marketplace 中的 Endpoint 页获取。
Marketplace Deployments 页查看自动生成的 Endpoint，
配置完成后，你可以在 Dify 平台内测试 DeepSeek 模型是否能够正常运行。轻点 Dify 平台首页左侧的"创建空白应用"，选择 「Chatflow 或 Workflow」类型应用并添加 LLM 节点。
参考以下截图，在应用预览页测试模型是否能够正常给出答复。
除了使用 Chatflow / Workflow 应用类型进行测试以外，你还可以创建 Chatbot 类型应用进行测试。
确保已正确配置实例，并检查 AWS 权限设置是否正确。如果仍有问题，尝试重新部署或咨询 AWS 客户支持人员。
在 Dify 中配置完成后，可以通过提供的接口调用模型，确保输入数据和模型返回结果一致，验证其正常工作。
