Marengo Embed 3.0 - Amazon Bedrock

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Marengo Embed 3.0

TwelveLabs — Marengo Embed 3.0

モデルの詳細

Marengo Embed 3.0 は、検索と取得のためにビデオコンテンツのベクトル表現を生成する TwelveLabs のビデオ埋め込みモデルです。モデルの開発とパフォーマンスの詳細については、モデル/サービスカードを参照してください。

  • モデル開始日: 2025 年 10 月 29 日

  • モデル終了日: 該当なし

  • エンドユーザーライセンス契約と利用規約: 表示

  • モデルライフサイクル: アクティブ

入力モダリティ 出力モダリティ サポートされている APIs サポートされているエンドポイント
No オーディオYes 埋め込みNo ResponsesYes bedrock-runtime
Yes イメージNo イメージNo Chat CompletionsNo bedrock-mantle
Yes 音声No 音声Yes Invoke
Yes テキストNo テキストNo Converse
Yes のビデオNo のビデオYes StartAsyncInvoke

機能と機能

Bedrock の機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用してサポートされる機能

料金

料金については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

プログラムによるアクセス

次のモデル IDs とエンドポイント URLsを使用して、このモデルにプログラムでアクセスします。使用可能な APIs「サポートされている APIsサポートされているエンドポイント」を参照してください。

Endpoint モデル ID リージョン内エンドポイント URL 地理推論 ID グローバル推論 ID
bedrock-runtime twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0 https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com

us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

eu.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

サポートされていません

例えば、region が us-east-1 (バージニア北部) の場合、bedrock-runtime エンドポイント URL は「https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com」になり、bedrock-mantle の URL は「https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1」になります。

サービス階層

Amazon Bedrock は、ワークロードの要件に合わせて複数のサービス層を提供します。Standard はpay-per-tokenアクセスを提供します。Priority は、時間ベースのコミットメントでより高いスループットを提供します。Flex は、柔軟でnon-time-sensitiveワークロードに対して低コストのアクセスを提供します。リザーブドは、予測可能なワークロードに対するコミットメントという用語で、専用のスループットを提供します。詳細については、「 サービス層」を参照してください。

スタンダード 優先度 Flex 予約済み
Yes No No No

リージョン別の利用可能性

リージョンの可用性の概要

Bedrock には 3 つの推論オプションがあります。In-Region は、厳格なコンプライアンスのために 1 つのリージョン内にリクエストを保持し、Geo Cross-Region ルートは 1 つのリージョン (米国、欧州など) 内にまたがり、データレジデンシーを尊重しながらスループットを向上させます。Global Cross-Region ルートは、レジデンシーの制約がない場合に、世界中のどこでも最大スループットを実現します。詳細については、リージョナルな可用性「」ページを参照してください。

リージョン リージョン内 地域 グローバル
us-east-1 (バージニア北部)YesYesNo
eu-west-1 (アイルランド)NoYesNo
ap-northeast-2 (ソウル)YesNoNo

地理推論の詳細

地域: 米国

地理推論 ID: us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

ソースリージョン 送信先リージョン
us-east-1 (バージニア北部)us-east-1 (バージニア北部)、us-east-2 (オハイオ)、us-west-2 (オレゴン)

地域: EU

地理推論 ID: eu.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0

ソースリージョン 送信先リージョン
eu-west-1 (アイルランド)eu-central-1 (フランクフルト)、eu-north-1 (ストックホルム)、eu-south-1 (ミラノ)、eu-south-2 (スペイン)、eu-west-1 (アイルランド)、eu-west-3 (パリ)

クォータと制限

AWS アカウントには、サービスのパフォーマンスを維持し、Amazon Bedrock の適切な使用を確保するためのデフォルトのクォータがあります。アカウントに割り当てられたデフォルトのクォータは、リージョンの要因、支払い履歴、不正使用、および/またはクォータ引き上げリクエストの承認に応じて更新される場合があります。詳細については、 Amazon Bedrock のクォータドキュメントを参照し、モデルの制限を参照してください。

サンプルコード

ステップ 1 - AWS アカウント: AWS アカウントがすでにある場合は、このステップをスキップします。AWS を初めて使用する場合は、AWS アカウントにサインアップします。

ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソールに移動し、長期 API キーを生成します。

ステップ 3 - SDK を取得する:

pip install boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定する:

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する: このモデルは を使用しますStartAsyncInvoke。ファイルを として保存する 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-3-0-v1:0', modelInput={}, outputDataConfig={'s3OutputDataConfig': {'s3Uri': 's3://your-bucket/output/'}} ) print(response)