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Gemma 3 27B PT

Google — Gemma 3 27 Go PT

Détails du modèle

Gemma 3 27B PT est le modèle ouvert de 27 milliards de paramètres de Google, le plus important de la famille Gemma 3, doté de fonctionnalités multimodales et d'une fenêtre contextuelle de 128 000 pixels. Pour plus d'informations sur le développement et les performances des modèles, consultez la fiche modèle/service.

Capacités et fonctionnalités

Caractéristiques de Bedrock

Fonctionnalités prises en charge avec bedrock-runtime Endpoint

Tarification

Pour connaître les tarifs, consultez la page de tarification d'Amazon Bedrock.

Accès programmatique

Utilisez le modèle IDs et le point de terminaison suivants URLs pour accéder à ce modèle par programmation. Pour plus d'informations sur les terminaux disponibles APIs et les points de terminaison, consultez les sections APIs Supportés et Terminaux pris en charge.

Par exemple, si la région est us-east-1 (Virginie du Nord), l'URL du point de terminaison de bedrock-runtime sera « » et celle de bedrock-mantle sera https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com « https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1 ».

Niveaux de service

Amazon Bedrock propose plusieurs niveaux de service pour répondre à vos exigences en matière de charge de travail. Standard fournit pay-per-token un accès sans engagement. Priority offre un débit plus élevé avec un engagement basé sur le temps. Flex fournit un accès à moindre coût pour des charges de non-time-sensitive travail flexibles. Reserved fournit un débit dédié avec un engagement à terme pour des charges de travail prévisibles. Pour plus d'informations, consultez la section niveaux de service.

Disponibilité par région

La disponibilité régionale en un coup d'œil

Bedrock propose trois options d'inférence : les itinéraires régionaux conservent les demandes au sein d'une même région pour une conformité stricte, les itinéraires géo-interrégionaux à travers les régions d'une même zone géographique (États-Unis, UE, etc.) pour un débit plus élevé tout en respectant la résidence des données, et les itinéraires interrégionaux mondiaux partout dans le monde pour un débit maximal en l'absence de contraintes de résidence. Reportez-vous à la Disponibilité par région page pour plus de détails.

Quotas et limites

Votre compte AWS dispose de quotas par défaut pour maintenir les performances du service et garantir une utilisation appropriée d'Amazon Bedrock. Les quotas par défaut attribués à un compte peuvent être mis à jour en fonction de facteurs régionaux, de l'historique des paiements, de l'utilisation frauduleuse ou de and/or l'approbation d'une demande d'augmentation de quota. Pour plus de détails, reportez-vous à Quotas pour Amazon Bedrock la documentation et aux limites du modèle.

Exemple de code

Étape 1 - Compte AWS : si vous possédez déjà un compte AWS, ignorez cette étape. Si vous utilisez AWS pour la première fois, créez un compte AWS.

Étape 2 - Clé d'API : accédez à la console Amazon Bedrock et générez une clé d'API à long terme.

Étape 3 - Téléchargez le SDK : pour utiliser ce guide de démarrage, Python doit déjà être installé. Installez ensuite le logiciel approprié en fonction de celui APIs que vous utilisez.

Chat Completions API

pip install boto3 openai

Invoke/Converse API

pip install boto3

Étape 4 - Définissez les variables d'environnement : configurez votre environnement pour utiliser la clé API pour l'authentification.

Chat Completions API

OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-runtime.<your-region>.amazonaws.com/v1"

Invoke/Converse API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Étape 5 - Exécutez votre première demande d'inférence : enregistrez le fichier sous bedrock-first-request.py

Chat Completions API

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="google.gemma-3-27b-it",
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
    )
print(response)

Invoke API

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='google.gemma-3-27b-it',
    body=json.dumps({
            'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
            'max_tokens': 1024
    })
 )
 print(json.loads(response['body'].read()))

Converse API

import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
    modelId='google.gemma-3-27b-it',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)