# AWS Bedrock上のモデル（DeepSeek）の接続

## 概要

[AWS Bedrock マーケットプレイス](https://aws.amazon.com/bedrock/marketplace/) 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](https://aws.amazon.com/bedrock/) にアクセスできる AWS アカウント。
* [Dify.AI アカウント](https://cloud.dify.ai/)。

## 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. **Bedrock マーケットプレイス** に移動し、**DeepSeek** を検索します。
2. 要求に基づいて **DeepSeek** モデルを選択します。

![](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/9c6e17fc0cf262b2005013bf122251d1.png)

#### 1.2 デプロイの開始

1. **モデル詳細** ページに移動し、**デプロイ** をクリックします。
2. 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。

![](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/613497e3473d9b6eaa7cb5611decee0c.png)

#### 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。

![エンドポイントの表示](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/82a1d6406662b83386b86ec511ab20be.png)

### 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

1. Dify 管理パネルにログインし、**設定** ページに移動します。
2. **モデルプロバイダー** ページで、**Amazon SageMaker** を選択します。

![モデルを追加](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/864fc8476c47b460b67f14152cbbf360.png)

#### 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。

![](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/1feaa8d5054933f42da25a8f655b5a9e.png)

### 3. モデルのテスト

1. Dify を開き、**新しいアプリを作成** を選択します。
2. **チャットフロー** または **ワークフロー** を選択します。
3. LLM ノードを追加します。
4. 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)。

![モデル実行中](https://assets-docs.dify.ai/2025/02/e7fb06888101662ecb970401fdba63b5.png)

> **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。