Marengo Embed 2.7 de TwelveLabs ahora se puede usar para la inferencia sincrónica en Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ahora admite la inferencia sincrónica para Marengo 2.7 de TwelveLabs, lo que amplía las capacidades de este modelo de incrustación multimodal para ofrecer incrustaciones de texto e imágenes de baja latencia directamente en la respuesta de la API. Esta actualización permite a los desarrolladores crear experiencias de búsqueda y recuperación con más capacidad de respuesta e interactivas y, al mismo tiempo, mantener las mismas potentes capacidades de comprensión de vídeo que han convertido a Marengo 2.7 en un gran avance en la IA multimodal.
Desde su introducción en Amazon Bedrock a principios de este año, Marengo 2.7 ha transformado la forma en que las organizaciones trabajan con el contenido de vídeo mediante la inferencia asincrónica, ideal para procesar archivos de vídeo, audio e imágenes de gran tamaño. El modelo genera incrustaciones multivectoriales sofisticadas , lo que permite una recuperación temporal y semántica precisa de contenido de formato largo. Ahora, con el soporte de inferencia sincrónica, los usuarios pueden aprovechar estas capacidades avanzadas de incrustación para entradas de texto e imágenes con una latencia significativamente reducida. Esto lo hace perfecto para aplicaciones como la búsqueda instantánea de vídeos, en la que los usuarios encuentran escenas específicas mediante consultas en lenguaje natural, o el descubrimiento interactivo de productos mediante la búsqueda por similitud de imágenes. Para generar incrustaciones a partir de archivos de vídeo, audio e imágenes a gran escala, siga utilizando la inferencia asincrónica para obtener un rendimiento óptimo.
Marengo 2.7 con inferencia sincrónica ya está disponible en Amazon Bedrock en el este de EE. UU. (norte de Virginia), Europa (Irlanda) y Asia Pacífico (Seúl). Para empezar, visite la consola de Amazon Bedrock y solicite el acceso al modelo. Para obtener más información, lea el blog, la página de productos, los precios de Amazon Bedrock y la documentación.