Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Marengo Embed versione 2.7
TwelveLabs — Marengo Embed v2.7
Dettagli del modello
Marengo Embed v2.7 è un TwelveLabs «modello di incorporamento video per la comprensione, la ricerca e la classificazione di video multimodali. Per ulteriori informazioni sullo sviluppo e sulle prestazioni del modello, consulta la scheda. model/service
Data di lancio del modello: 4 dicembre 2024
Data EOL del modello: N/A
Contratti di licenza con l'utente finale e condizioni d'uso: Visualizza
Ciclo di vita del modello: attivo
ID prodotto Marketplace:
prod-o6xchhpirymvs
| Modalità di input | Modalità di output | API supportate | Endpoint supportati |
|---|---|---|---|
 Audio |  Incorporamento | Responses | bedrock-runtime |
| Immagine | Immagine | Chat Completions | bedrock-mantle |
| Discorso | Discorso | Invoke | |
| Testo | Testo | Converse | |
| Video | Video | StartAsyncInvoke |
Prezzi
Per i prezzi, consulta la pagina dei prezzi di Amazon Bedrock
Accesso programmatico
Utilizza i seguenti ID di modello e URL degli endpoint per accedere a questo modello a livello di codice. Per ulteriori informazioni sulle API e sugli endpoint disponibili, consulta API supportate e Endpoint supportati.
| Endpoint | ID del modello | In-Region URL dell'endpoint | ID di inferenza geografica | ID di inferenza globale |
|---|---|---|---|---|
bedrock-runtime |
twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0 |
https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com |
|
Non supportata |
Ad esempio, se region è us-east-1 (Virginia settentrionale), l'URL dell'endpoint bedrock-runtime sarà "" e per bedrock-mantle sarà https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "». https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1
Livelli di servizio
Amazon Bedrock offre diversi livelli di servizio per soddisfare i tuoi requisiti di carico di lavoro. Standard offre un accesso pay-per-token senza impegno. Priority offre un throughput più elevato con un impegno basato sul tempo. Flex offre un accesso a basso costo per carichi di lavoro flessibili e non urgenti. Reserved offre un throughput dedicato con un impegno a termine per carichi di lavoro prevedibili. Per ulteriori informazioni, consulta i livelli di servizio.
| Standard | Priorità | Flex | riservato |
|---|---|---|---|
|
|
|
|
Disponibilità regionale
Disponibilità regionale a colpo d'occhio
Bedrock offre tre opzioni di inferenza: In-Regionmantiene le richieste all'interno di una singola regione per garantire la massima conformità, instradamenti Cross-Regiongeografici tra regioni all'interno di un'area geografica (Stati Uniti, UE, ecc.) per una maggiore velocità di trasmissione nel rispetto della residenza dei dati e Cross-Region percorsi globali ovunque in tutto il mondo per la massima velocità di trasmissione quando non ci sono vincoli di residenza. Consulta la pagina per maggiori dettagli. Disponibilità regionale per modello
| Region | In-Region | Geo | Globale |
|---|---|---|---|
us-east-1(Virginia settentrionale) | | | |
eu-west-1(Irlanda) | | | |
Dettagli di geo-inferenza
Geo: USA
ID di inferenza geografica: us.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0
| Regione di origine | Regioni di destinazione |
|---|---|
| us-east-1 (Virginia settentrionale) | us-east-1 (Virginia settentrionale), us-east-2 (Ohio), us-west-1 (California settentrionale), us-west-2 (Oregon) |
Geografia: UE
ID di inferenza geografica: eu.twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0
| Regione di origine | Regioni di destinazione |
|---|---|
| eu-west-1 (Irlanda) | eu-central-1 (Francoforte), eu-north-1 (Stoccolma), eu-south-1 (Milano), eu-south-2 (Spagna), eu-west-1 (Irlanda), eu-west-3 (Parigi) |
Quote e limiti
Il tuo account AWS dispone di quote predefinite per mantenere le prestazioni del servizio e garantire un uso appropriato di Amazon Bedrock. Le quote predefinite assegnate a un account potrebbero essere aggiornate in base a fattori regionali, alla cronologia dei pagamenti, all'utilizzo fraudolento, all' and/or approvazione di una richiesta di aumento delle quote. Per maggiori dettagli, consulta la Quote per Amazon Bedrock documentazione e consulta i limiti del modello.
Codice di esempio
Fase 1 - Account AWS: se hai già un account AWS, salta questo passaggio. Se non conosci AWS, registrati per un account AWS
Fase 2 - Chiave API: vai alla console Amazon Bedrock
Fase 3 - Scarica l'SDK:
pip install boto3
Fase 4 - Imposta le variabili di ambiente:
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
Passaggio 5 - Esegui la tua prima richiesta di inferenza: questo modello utilizzaStartAsyncInvoke. Salva il file come 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)
