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Marengo Embed 2.7 版
TwelveLabs — Marengo Embed v2.7
模型詳細資訊
Marengo Embed v2.7 是 TwelveLabs 的影片內嵌模型，用於了解、搜尋和分類多模態影片。如需模型開發和效能的詳細資訊，請參閱模型/服務卡
模型啟動日期：2024 年 12 月 4 日
模型 EOL 日期：不適用
最終使用者授權合約和使用條款：檢視
模型生命週期：作用中
定價
如需定價，請參閱 Amazon Bedrock 定價
程式設計存取
使用以下模型 IDs和端點 URLs以程式設計方式存取此模型。如需可用 APIs和端點的詳細資訊，請參閱支援的 APIs和支援的端點。
| 端點 | 模型 ID | 區域端點 URL | 地理推論 ID | 全域推論 ID |
|---|---|---|---|---|
bedrock-runtime |
twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0 |
https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com |
|
不支援 |
例如，如果區域是 us-east-1 （維吉尼亞北部），則 bedrock-runtime 端點 URL 將為 "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"，而 bedrock-mantle 則為 "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1"。
服務層
Amazon Bedrock 提供多種服務層，以符合您的工作負載需求。Standard pay-per-token存取，無需任何承諾。優先順序透過以時間為基礎的承諾提供更高的輸送量。Flex 為彈性、non-time-sensitive工作負載提供較低成本的存取。預留提供專用輸送量，並承諾可預測工作負載的期間。如需詳細資訊，請參閱 服務方案。
| 標準 | 優先順序 | Flex | 預留 |
|---|---|---|---|
 |
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區域可用性
區域可用性一目了然
Bedrock 提供三種推論選項：為嚴格合規，區域內將請求保留在單一區域中，地理跨區域路由在地理 （美國、歐洲等） 內的區域間可提高輸送量，同時遵守資料駐留，而全球跨區域路由在無駐留限制的情況下，可在全球任何地方提供最大輸送量。如需詳細資訊，請參閱 區域可用性頁面。
| 區域 | 區域內 | 地理 | 全域 |
|---|---|---|---|
us-east-1 （維吉尼亞北部） | | | |
eu-west-1 （愛爾蘭） | | | |
地理推論詳細資訊
地理：美國
地理推論 ID： us.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0
| 來源區域 | 目的地區域 |
|---|---|
| us-east-1(維吉尼亞北部) | us-east-1 （維吉尼亞北部）、us-east-2 （俄亥俄）、us-west-1 （加利佛尼亞北部）、us-west-2 （奧勒岡） |
地理：歐洲
地理推論 ID： eu.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0
| 來源區域 | 目的地區域 |
|---|---|
| eu-west-1(愛爾蘭) | eu-central-1 （法蘭克福）、eu-north-1 （斯德哥爾摩）、eu-south-1 （米蘭）、eu-south-2 （西班牙）、eu-west-1 （愛爾蘭）、eu-west-3 （巴黎） |
配額和限制
您的 AWS 帳戶具有預設配額，可維持服務的效能，並確保適當使用 Amazon Bedrock。指派給帳戶的預設配額可能會根據區域因素、付款歷史記錄、詐騙使用量和/或配額增加請求的核准而更新。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 的配額 文件並查看模型的限制。
範例程式碼
步驟 1 - AWS 帳戶：如果您已經有 AWS 帳戶，請略過此步驟。如果您是初次使用 AWS，請註冊 AWS 帳戶
步驟 2 - API 金鑰：前往 Amazon Bedrock 主控台
步驟 3 - 取得 SDK：
pip install boto3
步驟 4 - 設定環境變數：
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
步驟 5 - 執行您的第一個推論請求：此模型使用 StartAsyncInvoke。將檔案儲存為 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)
