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Amazon Nova lite での動画処理 - Google Colab ガイド

2024/12/08に公開
Python
boto3
Amazon Bedrock
amazonnova
tech

このノートブックの後編では、Amazon Nova を使用した動画処理の実装方法と制限事項について説明します。Nova の動画理解機能は強力ですが、いくつかの重要な制限があることに注意が必要です。

動画処理の基本実装

まず、基本的な動画処理の実装方法を見ていきます。

import base64
import boto3
import json

# Bedrockクライアントの初期化
client = boto3.client(
    "bedrock-runtime",
    region_name="us-east-1",
    aws_access_key_id="YOUR_ACCESS_KEY_ID",
    aws_secret_access_key="YOUR_SECRET_ACCESS_KEY"
)

MODEL_ID = "us.amazon.nova-lite-v1:0"

ローカルビデオの処理

ローカルに保存された動画を処理する例です。

# 動画ファイルの読み込みとエンコード
with open("sample_video.mp4", "rb") as video_file:
    binary_data = video_file.read()
    base64_string = base64.b64encode(binary_data).decode("utf-8")

# システムプロンプトの設定
system_list = [
    {
        "text": "You are an expert media analyst. When the user provides you with a video, provide 3 potential video titles"
    }
]

# ユーザーメッセージの設定
message_list = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "video": {
                    "format": "mp4",
                    "source": {"bytes": base64_string},
                }
            },
            {
                "text": "Provide video titles for this clip."
            },
        ],
    }
]

# 推論パラメータの設定
inf_params = {
    "max_new_tokens": 300,
    "top_p": 0.1,
    "top_k": 20,
    "temperature": 0.3
}

S3からの動画処理

S3バケットに保存された動画を処理する例です。

# S3からの動画処理用メッセージ
message_list = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "video": {
                    "format": "mp4",
                    "source": {
                        "s3Location": {
                            "uri": "s3://my_bucket/video1.mp4",
                            "bucketOwner": "123456xxxx"
                        }
                    }
                }
            },
            {
                "text": "Provide video titles for this clip."
            }
        ]
    }
]

動画処理の実行

# リクエストの構築と実行
native_request = {
    "schemaVersion": "messages-v1",
    "messages": message_list,
    "system": system_list,
    "inferenceConfig": inf_params,
}

try:
    response = client.invoke_model(
        modelId=MODEL_ID,
        body=json.dumps(native_request)
    )
    model_response = json.loads(response["body"].read())
    
    print("[Full Response]")
    print(json.dumps(model_response, indent=2))
    
    content_text = model_response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
    print("\n[Response Content Text]")
    print(content_text)

except Exception as e:
    print(f"Error occurred: {str(e)}")

重要な制限事項

Nova の動画処理には以下の重要な制限があります：

基本的な制限

  1. 1リクエストにつき1動画: 現在、1回のリクエストで処理できる動画は1つのみです
  2. 音声非対応: 現在のモデルは視覚情報のみを処理し、音声の分析はできません
  3. タイムスタンプ非対応: タイムスタンプ情報の処理や理解はできません

機能の制限

  1. 時間的因果関係: 動画内のイベントの因果関係の理解は限定的です
  2. 手書き文字の理解: 手書き文字の認識は限定的で、誤認識の可能性があります
  3. 多言語対応: 画像や動画フレーム内の多言語テキストの理解は限定的です

セキュリティと特殊ケース

  1. 人物識別: 画像、文書、動画内の個人の識別や命名はサポートしていません
  2. 空間認識: 空間的な推論能力は限定的です
  3. 小さいテキスト: 画像や動画内の小さいテキストは認識が困難な場合があります

その他の制限

  1. カウント機能: オブジェクトの正確な数の計測は難しい場合があります
  2. 不適切なコンテンツ: 利用規約に違反するコンテンツは処理しません
  3. 医療用途: 医療画像や動画の分析は推奨されません

ベストプラクティス

  1. 動画の前処理:

    • 動画の解像度とサイズを適切に調整
    • 重要な部分が明確に見えるようにトリミング
    • テキストが含まれる場合は、十分な大きさを確保

  2. プロンプトの工夫:

    • 具体的な指示を提供
    • 複雑なタスクは小さく分割
    • モデルの制限を考慮したタスク設計

  3. エラーハンドリング:

    • タイムアウトの考慮
    • 適切なエラー処理の実装
    • リトライロジックの実装

トラブルシューティング

エラーが発生した場合は、以下を確認してください：

  • 動画のフォーマットとサイズが適切か
  • S3のアクセス権限が正しく設定されているか
  • リクエストの制限を超えていないか
  • プロンプトが制限事項に触れていないか

📒ノートブック

https://colab.research.google.com/drive/1a2AjfXWh_aK9d8J7kH1-s506DoXUPJfJ?usp=sharing

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