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# Marengo Embed v2.7
##  TwelveLabs — Marengo Embed v2.7
## Modelldetails
Marengo Embed v2.7 ist ein TwelveLabs Videoeinbettungsmodell für das multimodale Verständnis, die Suche und Klassifizierung von Videos. [Weitere Informationen zur Modellentwicklung und Leistung finden Sie auf der Karte. model/service ](https://docs.twelvelabs.io/docs/concepts/models/marengo)
+ **Datum der Markteinführung des Modells:** 4. Dezember 2024
+ **EOL-Datum des Modells:** N/A
+ **[Endbenutzer-Lizenzvereinbarungen und Nutzungsbedingungen: Ansicht](https://aws.amazon.com/legal/bedrock/third-party-models/)**
+ **Modelllebenszyklus:** Aktiv
+ **Marketplace-Produkt-ID:** `prod-o6xchhpirymvs`
| **Eingabemodalitäten** | **Ausgabemodalitäten** | **[Unterstützte APIs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/apis.html)** | **[Unterstützte Endpunkte](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/endpoints.html)** |
| --- | --- | --- | --- |
| Audio | Einbetten |  Responses |  bedrock-runtime |
| Bild | Bild |  Chat Completions |  bedrock-mantle |
| Rede | Rede |  Invoke | |
| Text | Text |  Converse | |
| -Video | -Video |  StartAsyncInvoke | |
## Preisgestaltung
Die Preise finden Sie auf der Seite mit den [Preisen von Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/).
## Programmatischer Zugriff
Verwenden Sie die folgenden Modell-IDs und Endpunkt-URLs, um programmgesteuert auf dieses Modell zuzugreifen. [Weitere Informationen zu den verfügbaren APIs und Endpunkten finden Sie unter [Unterstützte APIs und Unterstützte](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/apis.html) Endpunkte.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/endpoints.html)
| **Endpunkt** | **Modell-ID** | **In-Region Endpunkt-URL** | **Geoinferenz-ID** | **Globale Inferenz-ID** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| bedrock-runtime | twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0 | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com | `us.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0`
`eu.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0` | Nicht unterstützt |
*Wenn Region beispielsweise us-east-1 (Nord-Virginia) ist, dann lautet die URL des Bedrock-Runtime-Endpunkts "" und für Bedrock-Mantle https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "“. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1*
## Dienststufen
Amazon Bedrock bietet mehrere Servicestufen, um Ihren Workload-Anforderungen gerecht zu werden. **Standard** bietet unverbindlichen Pay-per-Token-Zugriff. **Priority** bietet einen höheren Durchsatz mit einer zeitbasierten Verpflichtung. **Flex** bietet kostengünstigeren Zugriff für flexible, nicht zeitkritische Workloads. **Reserved** bietet einen dedizierten Durchsatz mit einer festen Laufzeit für vorhersehbare Workloads. Weitere Informationen finden Sie unter [Servicestufen.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html)
| **Standard** | **Priorität** | **Flex** | **Reserviert** |
| --- | --- | --- | --- |
|  |  |  |  |
## Regionale Verfügbarkeit
***Die regionale Verfügbarkeit auf einen Blick***
Bedrock bietet drei Inferenzoptionen: Anfragen werden innerhalb einer einzigen Region **In-Region**aufbewahrt, um die strikte Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, **geografische Cross-Region** Routen zwischen Regionen innerhalb einer Region (USA, EU usw.) für einen höheren Durchsatz bei gleichzeitiger Wahrung der Datenresidenz und **globale Cross-Region** Routen überall auf der Welt für maximalen Durchsatz, wenn es keine Einschränkungen bezüglich des Wohnsitzes gibt. Weitere Informationen finden Sie auf der [Regionale Verfügbarkeit](models-region-compatibility.md) Seite.
| **Region** | **In-Region** | **Geo** | **Global** |
| --- | --- | --- | --- |
| us-east-1(Nord-Virginia) |  |  |  |
| eu-west-1(Irland) |  |  |  |
***Einzelheiten zur Geoinferenz***
**Geo: USA**
Geo-Inferenz-ID: `us.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0`
| **Quellregion** | **Zielregionen** |
| --- | --- |
| us-east-1 (N. Virginia) | us-east-1 (Nord-Virginia), us-east-2 (Ohio), US-West-1 (Nordkalifornien), US-West-2 (Oregon) |
**Geo: EU**
Geo-Inferenz-ID: `eu.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0`
| **Quellregion** | **Zielregionen** |
| --- | --- |
| eu-west-1 (Ireland) | eu-central-1 (Frankfurt), eu-nord-1 (Stockholm), eu-south-1 (Mailand), eu-south-2 (Spanien), eu-west-1 (Irland), eu-west-3 (Paris) |
## Kontingente und Einschränkungen
Ihr AWS-Konto verfügt über Standardkontingente, um die Leistung des Service aufrechtzuerhalten und eine angemessene Nutzung von Amazon Bedrock sicherzustellen. Die einem Konto zugewiesenen Standardkontingente können je nach regionalen Faktoren, Zahlungsverlauf, betrügerischer Nutzung und and/or Genehmigung einer [Anfrage zur Erhöhung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/quotas-increase.html) des Kontingents aktualisiert werden. Weitere Informationen finden Sie in der [Kontingente für Amazon Bedrock](quotas.md) Dokumentation und in den [Grenzwerten](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock) für das Modell.
## Beispiel-Code
**Schritt 1 — AWS-Konto:** Wenn Sie bereits ein AWS-Konto haben, überspringen Sie diesen Schritt. Wenn Sie neu bei AWS sind, registrieren Sie sich für ein [AWS-Konto](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup).
**Schritt 2 — API-Schlüssel:** Rufen Sie die [Amazon Bedrock-Konsole](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create) auf und generieren Sie einen langfristigen API-Schlüssel.
**Schritt 3 — Holen Sie sich das SDK:**
```
pip install boto3
```
**Schritt 4 — Umgebungsvariablen festlegen:**
```
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=""
```
**Schritt 5 — Führen Sie Ihre erste Inferenzanfrage aus:** Dieses Modell verwendet`StartAsyncInvoke`. Speichern Sie die Datei unter `bedrock-first-request.py`
```
import boto3
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.start_async_invoke(
modelId='twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0',
modelInput={},
outputDataConfig={'s3OutputDataConfig': {'s3Uri': 's3://your-bucket/output/'}}
)
print(response)
```