Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # TwelveLabs Marengo Embed 3.0 El TwelveLabs Marengo Embed 3.0 modelo genera incrustaciones mejoradas a partir de entradas de vídeo, texto, audio o imagen. Esta última versión ofrece un rendimiento y una precisión mejorados en la búsqueda de similitudes, la agrupación en clústeres y otras tareas de aprendizaje automático. + Proveedor: TwelveLabs + ID de modelo: twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0 Marengo Embed 3.0 ofrece varias mejoras clave: + **Capacidad de procesamiento de vídeo ampliada**: procese hasta 4 horas de contenido de vídeo y audio. Los archivos pueden ocupar hasta 6 GB, el doble de la capacidad de las versiones anteriores. Esto lo hace ideal para analizar eventos deportivos completos, vídeos de entrenamiento prolongados y producciones cinematográficas completas. + **Análisis deportivo mejorado**: el modelo ofrece mejoras significativas. Proporciona una mejor comprensión de la dinámica del juego, los movimientos de los jugadores y la detección de eventos. + **Soporte multilingüe global**: capacidades lingüísticas ampliadas de 12 a 36 idiomas. Esto permite a las organizaciones globales crear sistemas unificados de búsqueda y recuperación que funcionan sin problemas en diversas regiones y mercados. + **Precisión de búsqueda multimodal**: combine imágenes y texto descriptivo en una sola solicitud de incrustación. Esto combina la similitud visual con la comprensión semántica para ofrecer resultados de búsqueda más precisos y contextualmente relevantes. + **Dimensión de incrustación reducida**: se ha reducido de 1024 a 512, lo que puede ayudar a reducir los costes de almacenamiento. El modelo TwelveLabs Marengo Embed 3.0 admite las operaciones de Tiempo de ejecución de Amazon Bedrock que se indican en la siguiente tabla. + Para obtener más información sobre los casos de uso para los diferentes métodos de API, consulte [Obtenga información sobre los casos de uso de diferentes métodos de inferencia de modelosDiferentes métodos de inferencia](inference-methods.md). + Para obtener más información acerca de los tipos de modelos, consulte [Cómo funciona la inferencia en Amazon BedrockCómo funciona la inferencia](inference-how.md). + Para obtener una lista de modelos IDs y ver los modelos y AWS las regiones compatiblesTwelveLabs Marengo Embed 3.0, busque el modelo en la tabla de [Modelos fundacionales compatibles en Amazon Bedrock](models-supported.md) + Para obtener una lista completa del perfil de inferencia IDs, consulte[Regiones y modelos compatibles con los perfiles de inferencia](inference-profiles-support.md). El ID del perfil de inferencia se basa en la AWS región. **** | Operación de la API | Tipos de modelos compatibles | Modalidades de entrada | Modalidades de salida | | --- | --- | --- | --- | | InvokeModel | US East (Virginia del Norte): [modelos base y perfiles](models-supported.md) de [inferencia](inference-profiles-support.md) Europa (Irlanda) [— Perfiles de inferencia](inference-profiles-support.md) Asia-Pacífico (Seúl): modelos [básicos](models-supported.md) | Texto Image **Nota:** También se admiten textos e imágenes intercalados. | Incrustación | | StartAsyncInvoke | [EE. UU. Este (Virginia del Norte): modelos básicos](models-supported.md) Europa (Irlanda)[: modelos básicos](models-supported.md) Asia-Pacífico (Seúl): [modelos básicos](models-supported.md) | Video Audio Image Texto **Nota:** También se admiten textos e imágenes intercalados. | Incrustación | **nota** Utilice `InvokeModel` para generar incrustaciones para la consulta de búsqueda. Utilice `StartAsyncInvoke` para generar incrustaciones de activos a gran escala. Las siguientes cuotas se aplican a la entrada: **** | Modalidad de entrada | Máximo | | --- | --- | | Texto | 500 fichas | | Image | 5 MB por imagen | | Vídeo (S3) | 6 GB, 4 horas de duración | | Audio (S3) | 6 GB, 4 horas de duración | **nota** Si define audio o vídeo insertado mediante la codificación base64, asegúrese de que la carga útil del cuerpo de la solicitud no supere la cuota de invocación de modelos de Amazon Bedrock de 25 MB. **Topics** + [Parámetros de solicitud de TwelveLabs Marengo Embed 3.0](#model-parameters-marengo-3-async-request) + [Respuesta de TwelveLabs Marengo Embed 3.0](#model-parameters-marengo-3-response) + [Ejemplos de código de TwelveLabs Marengo Embed 3.0](#model-parameters-marengo-3-examples) ## Parámetros de solicitud de TwelveLabs Marengo Embed 3.0 Al realizar una solicitud, el campo en el que se especifica la entrada específica del modelo depende del funcionamiento de la API: + [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)— En la solicitud`body`. + [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html)— En el `modelInput` campo del cuerpo de la solicitud. El formato de la entrada del modelo depende de la modalidad de entrada: ------ #### [ Text ] ``` { "inputType": "text", "text": { "inputText": "string" } } ``` ------ #### [ Image ] ``` { "inputType": "image", "image": { "mediaSource": { "base64String": "base64-encoded string", // base64String OR s3Location, exactly one "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/folder/dog.jpg", "bucketOwner": "123456789012" } } } } ``` ------ #### [ Text & image ] ``` { "inputType": "text_image", "text_image": { "inputText": "man walking a dog", "mediaSource": { "base64String": "base64-encoded string", // base64String OR s3Location, exactly one "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/folder/dog.jpg", "bucketOwner": "123456789012" } } } } ``` ------ #### [ Audio ] ``` { "inputType": "audio", "audio": { "mediaSource": { "base64String": "base64-encoded string", // base64String OR s3Location, exactly one "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/audio/a.wav", "bucketOwner": "123456789012" } }, "startSec": 0, "endSec": 6, "segmentation": { "method": "fixed", "fixed": { "durationSec": 6 } }, "embeddingOption": [ "audio", "transcription" ], // optional, default=both "embeddingScope": [ "clip", "asset" ] // optional, one or both } } ``` ------ #### [ Video ] ``` { "inputType": "video", "video": { "mediaSource": { "base64String": "base64-encoded string", // base64String OR s3Location, exactly one "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/video/clip.mp4", "bucketOwner": "123456789012" } }, "startSec": 0, "endSec": 6, "segmentation": { "method": "dynamic", // dynamic OR fixed, exactly one "dynamic": { "minDurationSec": 4 } "method": "fixed", "fixed": { "durationSec": 6 } }, "embeddingOption": [ "visual", "audio", "transcription" ], // optional, default=all "embeddingScope": [ "clip", "asset" ] // optional, one or both }, "inferenceId": "some inference id" } ``` ------ Amplíe las siguientes secciones para obtener detalles sobre los parámetros de entrada: ### inputType Modalidad de incrustación. + **Tipo:** cadena + **Obligatorio**: sí + **Valores válidos**: `text` \$1 `image` \$1 `text_image` \$1 `audio` \$1 `video` ### inputText Texto que se va a incrustar. + **Tipo:** cadena + **Obligatorio:** sí (para tipos de entrada compatibles) + **Tipos de entrada compatibles:** texto ### mediaSource Contiene información sobre el origen del contenido multimedia. + **Tipo:** objeto + **Obligatorio:** sí (si el tipo es compatible) + **Tipos de entrada compatibles:** imagen, vídeo, audio El formato del objeto `mediaSource` en el cuerpo de la solicitud depende de si el contenido multimedia está definido como una cadena codificada en Base64 o como una ubicación de S3. + **Cadena codificada en base64** ``` { "mediaSource": { "base64String": "base64-encoded string" } } ``` + `base64String`: la cadena codificada en Base64 del contenido multimedia. + **Ubicación de S3**: especifique el URI de S3 y el propietario del bucket. ``` { "s3Location": { "uri": "string", "bucketOwner": "string" } } ``` + `uri`: el URI de S3 que contiene el contenido multimedia. + `bucketOwner`— El ID de AWS cuenta del propietario del bucket de S3. ### embeddingOption Especifica los tipos de incrustaciones que se van a recuperar. + **Tipo**: lista + **Obligatorio**: no + **Valores válidos para los miembros de la lista:** + `visual`— Incrustaciones visuales del vídeo. + `audio`: incrustaciones del audio en el vídeo. + `transcription`— Incrustaciones del texto transcrito. + **Valor por defecto:** + Vídeo: ["visual», «audio», «transcripción"] + Audio: ["audio», «transcripción"] + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ### Incrustar Scope Especifica el alcance de las incrustaciones que se van a recuperar. + **Tipo**: lista + **Obligatorio**: no + **Valores válidos para los miembros de la lista:** + `clip`— Devuelve las incrustaciones de cada clip. + `asset`— Devuelve las incrustaciones de todo el activo. + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ### startSec Punto temporal en segundos del clip en el que debe comenzar el procesamiento. + **Tipo**: Doble + **Obligatorio**: no + **Valor mínimo:** 0 + **Valor predeterminado**: 0 + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ### endSec Punto temporal en segundos en el que debe finalizar el procesamiento. + **Tipo**: Doble + **Obligatorio**: no + **Valor mínimo:** StartSec \$1 longitud del segmento + **Valor máximo:** duración del contenido multimedia + **Valor predeterminado:** duración del contenido multimedia + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ### Segmentación Define cómo se divide el contenido multimedia en segmentos para la generación de elementos incrustados. + **Tipo:** objeto + **Obligatorio**: no + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio El objeto de segmentación contiene un `method` campo y parámetros específicos del método: + `method`— El método de segmentación que se va a utilizar. Valores válidos: `dynamic` \$1 `fixed` + `dynamic`— En el caso del vídeo, utiliza la detección de límites de disparo para dividir el contenido de forma dinámica. Contiene: + `minDurationSec`— Duración mínima de cada segmento en segundos. Tipo: número entero. Rango: 1-5. Predeterminado: 4. + `fixed`— Divide el contenido en segmentos de igual duración. Contiene: + `durationSec`— Duración de cada segmento en segundos. Tipo: número entero. Rango: 1-10. Predeterminado: 6. **Comportamiento predeterminado**: + Vídeo: utiliza la segmentación dinámica con detección de los límites de los disparos. + Audio: utiliza segmentación fija. El contenido se divide lo más uniformemente posible con segmentos cercanos a los 10 segundos. ### ID de inferencia Identificador único para la solicitud de inferencia. + **Tipo:** cadena + **Obligatorio**: no ## Respuesta de TwelveLabs Marengo Embed 3.0 La ubicación de las incrustaciones de salida y los metadatos asociados depende del método de invocación: + InvokeModel — En el cuerpo de la respuesta. + StartAsyncInvoke — En el segmento S3 definido en`s3OutputDataConfig`, una vez finalizado el trabajo de invocación asíncrona. Si hay varios vectores de incrustaciones, la salida es una lista de objetos, cada uno de los cuales contiene un vector y sus metadatos asociados. El formato del vector de incrustaciones de salida es el siguiente: ``` { "data": { "embedding": [ 0.111, 0.234, ... ], "embeddingOption": ["visual", "audio", "transcription" (for video input) | "audio", "transcription" (for audio input)], "embeddingScope": ["asset" | "clip"], "startSec": 0, "endSec": 4.2 } } ``` Las incrustaciones se devuelven como una matriz de elementos flotantes. El lugar en el que veas esta respuesta depende del método de API que hayas utilizado: + InvokeModel — Aparece en el cuerpo de la respuesta. + StartAsyncInvoke — Aparece en la ubicación S3 que especificó en la solicitud. La respuesta devuelve un`invocationArn`. Puede usar esto para obtener metadatos sobre la invocación asíncrona. Esto incluye el estado y la ubicación S3 en la que se escriben los resultados. Amplíe las siguientes secciones para obtener detalles sobre los parámetros de respuesta: ### Incrustación Representación vectorial de la incrustaciones de entrada. + **Tipo**: lista de valores double ### embeddingOption El tipo de incrustaciones. + **Tipo:** cadena + **Valores posibles:** + visual: incrustaciones visuales del vídeo. + audio: incrustaciones del audio en el vídeo. + transcripción — Incrustaciones del texto transcrito. + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ### Incrustar Scope Especifica el alcance de las incrustaciones que se van a recuperar. + **Tipo:** cadena Puede incluir uno o más de los siguientes valores: + clip: devuelve las incrustaciones de cada clip. + activo: devuelve las incrustaciones de todo el activo. ### startSec El desplazamiento inicial del clip. + **Tipo**: Doble + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ### endSec El desfase final del clip. No se aplica a las incrustaciones de texto, imagen o texto\$1imagen. + **Tipo**: Doble + **Tipos de entrada compatibles:** vídeo, audio ## Ejemplos de código de TwelveLabs Marengo Embed 3.0 En esta sección se muestra cómo utilizar el modelo TwelveLabs Marengo Embed 3.0 con diferentes tipos de entrada mediante Python. Los ejemplos muestran cómo definir la entrada específica del modelo y cómo ejecutar las invocaciones del modelo. **nota** InvokeModel admite texto, imagen y texto con entrada de imagen intercalada. Para la entrada de vídeo y audio, utilice. StartAsyncInvoke Reúna su código con los siguientes pasos: **1. Defina la entrada específica del modelo** Defina la entrada específica del modelo en función del tipo de entrada: ------ #### [ Text ] ``` # Create the model-specific input model_id = "twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" # Replace the us prefix depending on your region inference_profile_id = "us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" model_input = { "inputType": "text", "text": { "inputText": "man walking a dog" } } ``` ------ #### [ Image ] ``` # Create the model-specific input model_id = "twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" # Replace the us prefix depending on your region inference_profile_id = "us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" model_input = { "inputType": "image", "image": { "mediaSource": { "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my_image.png", "bucketOwner": "123456789012" } } } } ``` ------ #### [ Text & image ] ``` # Create the model-specific input model_id = "twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" # Replace the us prefix depending on your region inference_profile_id = "us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" model_input = { "inputType": "text_image", "text_image": { "inputText": "man walking a dog", "mediaSource": { "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my_image.jpg", "bucketOwner": "123456789012" } } } } ``` ------ #### [ Audio ] ``` # Create the model-specific input model_id = "twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" # Replace the us prefix depending on your region inference_profile_id = "us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" model_input = { "inputType": "audio", "audio": { "mediaSource": { "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-audio.wav", "bucketOwner": "123456789012" } }, "startSec": 0, "endSec": 5, "segmentation": { "method": "fixed", "fixed": { "durationSec": 5 } }, "embeddingScope": ["clip", "asset"], "embeddingOption": ["audio"] } } ``` ------ #### [ Video ] ``` # Create the model-specific input model_id = "twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" # Replace the us prefix depending on your region inference_profile_id = "us.twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0" model_input = { "inputType": "video", "video": { "mediaSource": { "s3Location": { "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-video.mp4", "bucketOwner": "123456789012" } }, "startSec": 10, "endSec": 20, "segmentation": { "method": "fixed", "fixed": { "durationSec": 5 } }, "embeddingOption": [ "visual", "audio" ], "embeddingScope": [ "clip", "asset" ] } } ``` ------ **2. Ejecute la invocación del modelo utilizando la entrada del modelo** A continuación, añada el fragmento de código que corresponda al método de invocación del modelo que prefiera. ------ #### [ InvokeModel ] ``` # Run model invocation with InvokeModel import boto3 import json # Initialize the Bedrock Runtime client client = boto3.client('bedrock-runtime') # Make the request response = client.invoke_model( modelId=inference_profile_id, body=json.dumps(model_input) ) # Print the response body response_body = json.loads(response['body'].read().decode('utf-8')) print(response_body) ``` ------ #### [ StartAsyncInvoke ] ``` # Run model invocation asynchronously import boto3 import json # Initalize the Bedrock Runtime client. client = boto3.client("bedrock-runtime") try: # Start the asynchronous job invocation = client.start_async_invoke( modelId=model_id, modelInput=model_input, outputDataConfig={ "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket" } } ) # Print the response JSON print("Response:") print(json.dumps(invocation, indent=2, default=str)) except Exception as e: # Implement error handling here. message = e.response["Error"]["Message"] print(f"Error: {message}") ``` ------