Gemma 3 12B IT - Amazon Bedrock
Google - Gemma 3 12B IT모델 세부 정보기능 및 기능가격 책정프로그래밍 방식 액세스서비스 티어리전별 가용성할당량과 제한샘플 코드

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Gemma 3 12B IT

Google - Gemma 3 12B IT

모델 세부 정보

Gemma 3 12B IT는 명령 튜닝이 포함된 Google의 120억 파라미터 개방형 모델로, 128K 컨텍스트 기간으로 텍스트 및 이미지 입력을 지원합니다. 모델 개발 및 성능에 대한 자세한 내용은 모델/서비스 카드를 참조하세요.

  • 모델 시작 날짜: 2025년 3월 12일

  • 모델 EOL 날짜: 해당 사항 없음

  • 최종 사용자 라이선스 계약 및 이용 약관: 보기

  • 모델 수명 주기: 활성

  • 컨텍스트 창: 128K 토큰

  • 최대 출력 토큰: 8K

입력 모달리티 출력 모달리티 지원되는 APIs 지원되는 엔드포인트
No 오디오No 임베딩No ResponsesYes bedrock-runtime
Yes 이미지No 이미지Yes Chat CompletionsYes bedrock-mantle
No 음성No 음성Yes Invoke
Yes 텍스트Yes 텍스트Yes Converse
No 비디오No 비디오
참고

가능하면 엔드포인트를 사용하는 것이 좋습니다bedrock-mantle.

기능 및 기능

Bedrock 기능

bedrock-mantle 엔드포인트를 사용하여 지원되는 기능

지원됨 지원되지 않음

bedrock-runtime 엔드포인트를 사용하여 지원되는 기능

지원됨 지원되지 않음

가격 책정

요금은 Amazon Bedrock 요금 페이지를 참조하세요.

프로그래밍 방식 액세스

다음 모델 IDs 및 엔드포인트 URLs 사용하여이 모델에 프로그래밍 방식으로 액세스합니다. 사용 가능한 APIs 및 엔드포인트에 대한 자세한 내용은 APIs 및 지원되는 엔드포인트를 참조하세요.

Endpoint 모델 ID 리전 내 엔드포인트 URL 지리 추론 ID 글로벌 추론 ID
bedrock-runtime google.gemma-3-12b-it https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com 지원되지 않음 지원되지 않음
bedrock-mantle google.gemma-3-12b-it https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/v1 지원되지 않음 지원되지 않음

예를 들어 리전이 us-east-1(버지니아 북부)인 경우 bedrock-runtime 엔드포인트 URL은 "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"이고 bedrock-mantle의 경우 "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1"입니다.

서비스 티어

Amazon Bedrock은 워크로드 요구 사항에 맞는 여러 서비스 계층을 제공합니다. 표준은 약정 없이 pay-per-token 액세스를 제공합니다. Priority는 시간 기반 약정으로 더 높은 처리량을 제공합니다. Flex는 유연하고 non-time-sensitive 워크로드에 대해 저렴한 액세스를 제공합니다. 예약은 예측 가능한 워크로드에 대한 기간 약정과 함께 전용 처리량을 제공합니다. 자세한 내용은 서비스 티어를 참조하세요.

표준 우선 순위 Flex 예약됨
Yes Yes Yes No

리전별 가용성

리전별 가용성 한눈에 보기

Bedrock은 세 가지 추론 옵션을 제공합니다. 리전 내는 엄격한 규정 준수를 위해 단일 리전 내에 요청을 유지하고, 리전(미국, EU 등) 내 리전 간 지리적 교차 리전 경로는 데이터 레지던시를 준수하면서 더 높은 처리량을 제공하며, 글로벌 교차 리전 경로는 레지던시 제약이 없는 경우 최대 처리량을 위해 전 세계 어디서나 이루어집니다. 자세한 내용은 리전별 가용성 페이지를 참조하세요.

리전 리전 내 지리 [Global]
us-east-1 (버지니아 북부)YesNoNo
us-east-2 (오하이오)YesNoNo
us-west-2 (오레곤)YesNoNo
eu-south-1 (밀라노)YesNoNo
eu-west-1 (아일랜드)YesNoNo
eu-west-2 (런던)YesNoNo
ap-northeast-1 (도쿄)YesNoNo
ap-south-1 (뭄바이)YesNoNo
ap-southeast-2 (시드니)YesNoNo
sa-east-1 (상파울루)YesNoNo

할당량과 제한

AWS 계정에는 서비스 성능을 유지하고 Amazon Bedrock을 적절하게 사용할 수 있는 기본 할당량이 있습니다. 계정에 할당된 기본 할당량은 리전 요인, 결제 기록, 사기 사용 및/또는 할당량 증가 요청 승인에 따라 업데이트될 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock의 할당량 설명서를 참조하고 모델의 제한을 참조하세요.

샘플 코드

1단계 - AWS 계정: AWS 계정이 이미 있는 경우이 단계를 건너뜁니다. AWS를 처음 사용하는 경우 AWS 계정에 가입합니다.

2단계 - API 키: Amazon Bedrock 콘솔로 이동하여 장기 API 키를 생성합니다.

3단계 - SDK 가져오기:이 시작 안내서를 사용하려면 Python이 이미 설치되어 있어야 합니다. 그런 다음 사용 중인 APIs에 따라 관련 소프트웨어를 설치합니다.

Responses/Chat Completions API
pip install boto3 openai
Invoke/Converse API
pip install boto3

4단계 - 환경 변수 설정: 인증에 API 키를 사용하도록 환경을 구성합니다.

Responses/Chat Completions API
OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"
Invoke/Converse API
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

5단계 - 첫 번째 추론 요청 실행: 파일을 로 저장 bedrock-first-request.py

Responses API
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="google.gemma-3-12b-it",
    input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
    )
print(response)
Chat Completions API
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="google.gemma-3-12b-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-3-12b-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-3-12b-it',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)