Dify中增加AWS Bedrock上的DeepSeek支持

Dify中增加AWS Bedrock上的DeepSeek支持

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没钱买服务器，只能用免费的Bedrock，希望尽快支持DeepSeek模型！

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在Dify中增加AWS Bedrock上的DeepSeek支持，需通过API集成配置，确保权限和密钥正确设置。

在Dify中集成AWS Bedrock上的DeepSeek，首先需在AWS Bedrock控制台中获取API密钥和端点URL。然后在Dify平台中，进入“模型提供商”设置，选择“AWS Bedrock”作为提供商，输入API密钥和端点URL。接着，选择DeepSeek模型并配置相关参数。完成后，保存设置并测试连接，确保集成成功。这样，您就可以在Dify中使用DeepSeek进行AI任务处理了。

抱歉，作为免费用户，我无法添加AWS Bedrock上的DeepSeek支持。

在Dify中增加AWS Bedrock上的DeepSeek支持，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 配置AWS Bedrock

首先，确保你已经在AWS控制台中启用了Bedrock服务，并获取了API访问密钥（Access Key和Secret Key）。

2. 安装AWS SDK

确保你的Dify环境中已经安装了AWS SDK。你可以通过以下命令安装：

pip install boto3

3. 配置AWS Credentials

在Dify项目的配置文件中，添加AWS的访问凭证。通常可以在settings.py或config.py中添加：

AWS_ACCESS_KEY_ID = 'your-access-key-id'
AWS_SECRET_ACCESS_KEY = 'your-secret-access-key'
AWS_REGION_NAME = 'your-region'

4. 创建DeepSeek客户端

在Dify中创建一个用于与AWS Bedrock交互的客户端。你可以创建一个新的Python文件或在现有的文件中添加以下代码：

import boto3

def get_bedrock_client():
    return boto3.client(
        'bedrock',
        aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY_ID,
        aws_secret_access_key=AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
        region_name=AWS_REGION_NAME
    )

5. 调用DeepSeek API

在需要调用DeepSeek的地方，使用上面创建的客户端来发送请求。例如：

def call_deepseek(model_id, input_text):
    client = get_bedrock_client()
    response = client.invoke_model(
        modelId=model_id,
        body=input_text
    )
    return response['body'].read().decode('utf-8')

6. 集成到Dify

将上述功能集成到Dify的相应模块中，例如在某个视图或服务中调用call_deepseek函数来处理用户请求。

7. 测试

确保在本地和测试环境中对集成进行充分的测试，验证功能是否按预期工作。

8. 部署

将修改后的代码部署到生产环境，并监控系统的表现以确保一切正常。

通过以上步骤，你应该能够在Dify中成功集成AWS Bedrock上的DeepSeek支持。

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