Modelli DeepSeek

DeepSeekè un text-to-text modello disponibile per l'inferenza tramite l'API Invoke (InvokeModel, InvokeModelWithResponseStream) e l'API Converse (Converse e). ConverseStream

Quando effettui chiamate di inferenza con modelli DeepSeek, devi includere un prompt per il modello. Per informazioni generali sulla creazione di prompt per i modelli DeepSeek supportati da Amazon Bedrock, consulta la guida ai prompt di DeepSeek.

In questa sezione vengono descritti i parametri di richiesta e i campi di risposta per i modelli DeepSeek. Utilizzate queste informazioni per effettuare chiamate di inferenza ai DeepSeek modelli con l'operazione. InvokeModel Questa sezione include anche esempi di codice Python che mostrano come chiamare i modelli DeepSeek.

Per utilizzare un modello in un’operazione di inferenza, è necessario l’ID modello per il modello. Poiché questo modello viene invocato tramite l’inferenza tra Regioni, è necessario utilizzare l’ID del profilo di inferenza come ID modello. Ad esempio, per gli Stati Uniti, utilizza us.deepseek.r1-v1:0.

Per ulteriori informazioni su come utilizzare i DeepSeek modelli con APIs, consultate DeepSeekModels.

Richiesta e risposta DeepSeek

Corpo della richiesta

DeepSeek include i seguenti parametri di inferenza per effettuare chiamate di inferenza Text Completions.

{
    "prompt": string,
    "temperature": float, 
    "top_p": float,
    "max_tokens": int,
    "stop": string array
}

Campi:

Corpo di risposta

DeepSeek include i seguenti parametri di risposta per effettuare chiamate di inferenza Text Completions. Questo esempio è un completamento di testo di DeepSeek e non restituisce un blocco di ragionamento del contenuto.

{
    "choices": [
        {
            "text": string,
            "stop_reason": string
        }
    ]
}

Campi:

Codice di esempio

Questo esempio mostra come chiamare il modello DeepSeek-R1.

# Use the API to send a text message to DeepSeek-R1.

import boto3
import json

from botocore.exceptions import ClientError

# Create a Bedrock Runtime client in theRegione AWSof your choice.
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")

# Set the cross Region inference profile ID for DeepSeek-R1
model_id = "us.deepseek.r1-v1:0"

# Define the prompt for the model.
prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."

# Embed the prompt in DeepSeek-R1's instruction format.
formatted_prompt = f"""
<｜begin▁of▁sentence｜><｜User｜>{prompt}<｜Assistant｜><think>\n
"""

body = json.dumps({
    "prompt": formatted_prompt,
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.5,
    "top_p": 0.9,
})

try:
    # Invoke the model with the request.
    response = client.invoke_model(modelId=model_id, body=body)

    # Read the response body.
    model_response = json.loads(response["body"].read())
    
    # Extract choices.
    choices = model_response["choices"]
    
    # Print choices.
    for index, choice in enumerate(choices):
        print(f"Choice {index + 1}\n----------")
        print(f"Text:\n{choice['text']}\n")
        print(f"Stop reason: {choice['stop_reason']}\n")
except (ClientError, Exception) as e:
    print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
    exit(1)

Converse

Corpo di richiesta: utilizza questo esempio di corpo di richiesta per chiamare l’API Converse.

{
    "modelId": string, # us.deepseek.r1-v1:0
    "system": [
        {
            "text": string
        }
    ],
    "messages": [
        {
            "role": string,
            "content": [
                {
                    "text": string
                }
            ]
        }
    ],
    "inferenceConfig": {
        "temperature": float,
        "topP": float,
        "maxTokens": int,
        "stopSequences": string array
    },
    "guardrailConfig": { 
        "guardrailIdentifier":"string",
        "guardrailVersion": "string",
        "trace": "string"
    }
}

Campi:

Corpo di risposta: utilizza questo esempio di corpo di risposta per chiamare l’API Converse.

{
    "message": {
        "role" : "assistant",
        "content": [
            {
                "text": string
            },
            {
                "reasoningContent": {
                    "reasoningText": string
                }
            }
        ],
    },
    "stopReason": string,
    "usage": {
        "inputTokens": int,
        "outputTokens": int,
        "totalTokens": int
    }
    "metrics": {
        "latencyMs": int
    }
}

Campi:

Codice di esempio: ecco un esempio di come DeepSeek creare una chiamata a ConverseAPI.

# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
"""
Shows how to use the Converse API with DeepSeek-R1 (on demand).
"""

import logging
import boto3

from botocore.client import Config
from botocore.exceptions import ClientError


logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(level=logging.INFO)


def generate_conversation(bedrock_client,
                          model_id,
                          system_prompts,
                          messages):
    """
    Sends messages to a model.
    Args:
        bedrock_client: The Boto3 Bedrock runtime client.
        model_id (str): The model ID to use.
        system_prompts (JSON) : The system prompts for the model to use.
        messages (JSON) : The messages to send to the model.

    Returns:
        response (JSON): The conversation that the model generated.

    """

    logger.info("Generating message with model %s", model_id)

    # Inference parameters to use.
    temperature = 0.5
    max_tokens = 4096

    # Base inference parameters to use.
    inference_config = {
        "temperature": temperature,
        "maxTokens": max_tokens,
    }

    # Send the message.
    response = bedrock_client.converse(
        modelId=model_id,
        messages=messages,
        system=system_prompts,
        inferenceConfig=inference_config,
    )

    # Log token usage.
    token_usage = response['usage']
    logger.info("Input tokens: %s", token_usage['inputTokens'])
    logger.info("Output tokens: %s", token_usage['outputTokens'])
    logger.info("Total tokens: %s", token_usage['totalTokens'])
    logger.info("Stop reason: %s", response['stopReason'])

    return response

def main():
    """
    Entrypoint for DeepSeek-R1 example.
    """

    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format="%(levelname)s: %(message)s")

    model_id = "us.deepseek.r1-v1:0"

    # Setup the system prompts and messages to send to the model.
    system_prompts = [{"text": "You are an app that creates playlists for a radio station that plays rock and pop music. Only return song names and the artist."}]
    message_1 = {
        "role": "user",
        "content": [{"text": "Create a list of 3 pop songs."}]
    }
    message_2 = {
        "role": "user",
        "content": [{"text": "Make sure the songs are by artists from the United Kingdom."}]
    }
    messages = []

    try:
        # Configure timeout for long responses if needed
        custom_config = Config(connect_timeout=840, read_timeout=840)
        bedrock_client = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', config=custom_config)

        # Start the conversation with the 1st message.
        messages.append(message_1)
        response = generate_conversation(
            bedrock_client, model_id, system_prompts, messages)

        # Add the response message to the conversation.
        output_message = response['output']['message']
        
        # Remove reasoning content from the response
        output_contents = []
        for content in output_message["content"]:
            if content.get("reasoningContent"):
                continue
            else:
                output_contents.append(content)
        output_message["content"] = output_contents
        
        messages.append(output_message)

        # Continue the conversation with the 2nd message.
        messages.append(message_2)
        response = generate_conversation(
            bedrock_client, model_id, system_prompts, messages)

        output_message = response['output']['message']
        messages.append(output_message)

        # Show the complete conversation.
        for message in messages:
            print(f"Role: {message['role']}")
            for content in message['content']:
                if content.get("text"):
                    print(f"Text: {content['text']}")
                if content.get("reasoningContent"):
                    reasoning_content = content['reasoningContent']
                    reasoning_text = reasoning_content.get('reasoningText', {})
                    print()
                    print(f"Reasoning Text: {reasoning_text.get('text')}")
            print()

    except ClientError as err:
        message = err.response['Error']['Message']
        logger.error("A client error occurred: %s", message)
        print(f"A client error occured: {message}")

    else:
        print(
            f"Finished generating text with model {model_id}.")


if __name__ == "__main__":
    main()