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Marengo Embed v2.7
TwelveLabs — Marengo Embed v2.7
モデルの詳細
Marengo Embed v2.7 は、マルチモーダル動画の理解、検索、分類のための TwelveLabs の動画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
モデル開始日: 2024 年 12 月 4 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 |
|---|---|---|---|
 オーディオ |  埋め込み | Responses | bedrock-runtime |
| イメージ | イメージ | Chat Completions | bedrock-mantle |
| 音声 | 音声 | Invoke | |
| テキスト | テキスト | Converse | |
| のビデオ | のビデオ | StartAsyncInvoke |
料金
料金については、Amazon Bedrock の料金
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」と「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-2-7-v1:0 |
https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com |
|
サポートされていません |
たとえば、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 |
|---|---|---|---|
|
|
|
|
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) | | | |
eu-west-1 (アイルランド) | | | |
地理推論の詳細
地域: 米国
地理推論 ID: us.twelvelabs.marengo-embed-2-7-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-1 (北カリフォルニア）、us-west-2 (オレゴン) |
地域: EU
地理推論 ID: eu.twelvelabs.marengo-embed-2-7-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」および「 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
ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソール
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-2-7-v1:0', modelInput={}, outputDataConfig={'s3OutputDataConfig': {'s3Uri': 's3://your-bucket/output/'}} ) print(response)
