以下是在AWS SageMaker上部署Hugging Face嵌入模型的解决方法，包含代码示例：

1. 准备模型和数据

首先，你需要将Hugging Face嵌入模型以及用于推理的数据上传到AWS S3存储桶中。确保你已经安装并配置了AWS CLI，并将模型和数据文件上传到S3存储桶中。

2. 创建SageMaker Notebook实例

在AWS控制台上创建一个SageMaker Notebook实例，确保选择正确的实例类型和IAM角色。

3. 在SageMaker Notebook中设置环境

在SageMaker Notebook实例中打开Jupyter Notebook，并创建一个新的Notebook。

导入必要的Python库：

import sagemaker
from sagemaker.huggingface import HuggingFaceModel

4. 创建Hugging Face模型对象

使用HuggingFaceModel类创建一个Hugging Face模型对象，指定模型的名称、角色和模型的位置：

role = sagemaker.get_execution_role()
model_path = 's3://your-bucket/your-model-path'
huggingface_model = HuggingFaceModel(model_data=model_path, role=role)

5. 部署SageMaker端点

使用Hugging Face模型对象的deploy方法部署SageMaker端点：

predictor = huggingface_model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m5.large')

6. 调用SageMaker端点进行推理

使用predictor对象来进行推理：

input_text = "你要进行推理的文本"
response = predictor.predict(input_text)
print(response)

7. 删除SageMaker端点

完成推理后，记得删除SageMaker端点以避免产生额外的费用：

predictor.delete_endpoint()

以上是部署Hugging Face嵌入模型的AWS SageMaker端点的解决方法，包含了代码示例。请注意替换示例代码中的存储桶和模型路径为你自己的实际值。