Cómo determinar qué modelos e imágenes se deben replicar en tu registro de contenedores privado (Actualización de la versión 5.3.x a una versión posterior: actualización de 5.3 )

Acerca de esta tarea

Algunas imágenes y modelos no se replican de forma predeterminada al replicar las imágenes de un servicio en tu registro de contenedores privado. En algunos casos, las imágenes o los modelos no se replican porque solo son necesarios para habilitar funciones opcionales. En otros casos, los modelos no se duplican porque hay una gran cantidad de modelos entre los que elegir, y duplicarlos todos requeriría una cantidad considerable de espacio de almacenamiento.

Además, si un servicio depende de un modelo disponible a través watsonx.ai™Inference foundation models del componente (el watsonx_ai_ifm componente), dicho modelo no se duplica de forma predeterminada al duplicar las imágenes del servicio.

Esta tarea también indica el grupo que debes especificar para duplicar cada modelo o imagen. Utiliza esta información para configurar la variable IMAGE_GROUPS de entorno.

Procedimiento

Consulte la siguiente tabla para determinar si los servicios que tiene previsto actualizar utilizan modelos y si estos son opcionales u obligatorios.

Modelos para IBM Knowledge Catalog Premium

Si tienes pensado habilitar funciones basadas en IA generativa, debes replicar el modelo especificado.

Modelos para IBM Knowledge Catalog Standard

Si tienes pensado habilitar funciones basadas en IA generativa, debes replicar el modelo especificado.

Imágenes opcionales para Orchestration Pipelines

Puedes elegir si deseas replicar las imágenes opcionales para Orchestration Pipelines:

Modelos para Watson Speech to Text

Si tiene previsto habilitar las mejoras, debe replicar el modelo especificado.

Además, puedes elegir qué modelos de lenguaje quieres replicar.

Modelos para Watson Text to Speech

Puedes elegir qué modelos de lenguaje quieres replicar.

Modelos para watsonx.ai

Puedes elegir qué modelos quieres duplicar.

• Modelos fundacionales
• Modelos de incrustación
• Modelos de reordenación
• Modelos de extracción de texto
• modelos de serie temporal
• Modelos base disponibles para ajustar

Modelos fundacionales

Modelo	Descripción	Grupo de imágenes
allam-1-13b-instruct Estado: Disponible	Un modelo lingüístico bilingüe de gran tamaño para el árabe y el inglés, inicializado con pesos de « Llama-2 » y ajustado para realizar tareas de conversación.	ibmwxAllam113bInstruct
codestral-2501 Estado: Disponible	Ideal para tareas complejas que requieren una gran capacidad de razonamiento o que son muy especializadas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxCodestral2501
codestral-2508 Estado: Disponible	Ideal para la generación de código y la finalización de código mediante el método «fill-in-the-middle» (FIM) de alta precisión. El modelo base está optimizado para entornos de ingeniería de producción, como aquellos sensibles a la latencia, que tienen en cuenta el contexto y que se pueden implementar de forma autónoma. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxCodestral2508
codestral-22b Estado: Retirado	Ideal para tareas complejas que requieren una gran capacidad de razonamiento o que son muy especializadas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxCodestral22B
devstral-medium-2507 Estado: Disponible	El modelo básico « devstral-medium-2507 » de Mistral AI es un modelo de alto rendimiento para la generación de código y el razonamiento agencial. Ideal para la generalización entre distintos estilos de indicaciones y el uso de herramientas en agentes de código y marcos de trabajo. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxDevstralMedium2507
devstral-medium-2512 Estado: Disponible 5.3.1 y más tarde	El modelo base « devstral-medium-2512 » de Mistral AI es un modelo con capacidad de actuación propio de la familia de modelos Devstral 2, diseñado para tareas de ingeniería de software, que destaca por su capacidad para utilizar herramientas destinadas a explorar bases de código, editar múltiples archivos y potenciar agentes de ingeniería de software. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxDevstralMedium2512
devstral-small-2512 Estado: Disponible 5.3.1 y más tarde	El modelo base « devstral-small-2512 » de Mistral AI es un modelo con capacidad de actuación propio de la familia de modelos Devstral 2, diseñado para tareas de ingeniería de software, que destaca por su capacidad para utilizar herramientas destinadas a explorar bases de código, editar múltiples archivos y potenciar agentes de ingeniería de software.	ibmwxDevstralSmall2512
flan-t5-xl-3b Estado: Retirado	Uso general con indicaciones de «zero-shot» o «few-shot».	ibmwxGoogleFlanT5xl
gpt-oss-20b Estado: Disponible	Los modelos base gpt-oss son modelos de peso abierto de la red « OpenAI’s », diseñados para un razonamiento potente, tareas de tipo agente, ajuste fino y diversos casos de uso para desarrolladores.	ibmwxGptOss20B
gpt-oss-120b Estado: Disponible	Los modelos base gpt-oss son modelos de peso abierto de la red « OpenAI’s », diseñados para un razonamiento potente, tareas de tipo agente, ajuste fino y diversos casos de uso para desarrolladores.	ibmwxGptOss120B
granite-4-h-micro Estado: Disponible	Los modelos de base de « Granite » ( 4.0 ) pertenecen a la familia de modelos de « IBM » ( Granite ). El « granite-4-h-micro » es un modelo base de 3000 millones de parámetros diseñado para ofrecer capacidades de procesamiento de datos estructurados y contextos largos. El modelo es ideal para seguir instrucciones y seleccionar herramientas.	ibmwxGranite4HMicro
granite-4-h-small Estado: Disponible	Los modelos de base de « Granite » ( 4.0 ) pertenecen a la familia de modelos de « IBM » ( Granite ). El modelo « granite-4-h-small » es un modelo base de 30 000 millones de parámetros diseñado para ofrecer capacidades de procesamiento de datos estructurados y contextos largos. El modelo es ideal para seguir instrucciones y utilizar herramientas.	ibmwxGranite4HSmall
granite-4-h-tiny Estado: Disponible	Los modelos de base de « Granite » ( 4.0 ) pertenecen a la familia de modelos de « IBM » ( Granite ). El modelo « granite-4-h-tiny » es un modelo optimizado para instrucciones de contexto largo con 7 000 millones de parámetros, desarrollado mediante un conjunto variado de técnicas con un formato de chat estructurado, entre las que se incluyen el ajuste fino supervisado, la alineación de modelos mediante aprendizaje por refuerzo y la fusión de modelos. Este modelo es ideal para seguir instrucciones y utilizar herramientas.	ibmwxGranite4HTiny
granite-13b-instruct-v2 Estado: Retirado	Modelo de uso general de IBM, optimizado para casos de uso de preguntas y respuestas.	ibmwxGranite13bInstructv2
granite-3-3-8b-instruct Estado: Disponible	Un modelo denso basado únicamente en un decodificador, entrenado mediante el método « IBM », que resulta especialmente adecuado para tareas generativas.	ibmwxGranite338BInstruct
granite-3-2-8b-instruct Estado: Disponible	Un modelo basado únicamente en texto capaz de razonar. Puedes elegir si quieres activar el razonamiento, según tus necesidades.	ibmwxGranite328BInstruct
granite-3-2b-instruct Estado: Disponible	Granite Los modelos están diseñados para utilizarse en una amplia gama de tareas generativas y no generativas. Utilizan una arquitectura de solo decodificador al estilo GPT, con innovaciones adicionales de IBM Research y la comunidad de código abierto.	ibmwxGranite32BInstruct
granite-3-8b-instruct Estado: Disponible	Granite Los modelos están diseñados para utilizarse en una amplia gama de tareas generativas y no generativas. Utilizan una arquitectura de solo decodificador al estilo GPT, con innovaciones adicionales de IBM Research y la comunidad de código abierto.	ibmwxGranite38BInstruct
granite-docling-258M Estado: Disponible	Granite Docling es un modelo multimodal de conversión de imagen a texto muy eficaz para la conversión de documentos. El modelo conserva las características principales de Docling y, al mismo tiempo, mantiene una integración perfecta con los documentos de Docking para garantizar una compatibilidad total.	ibmwxGraniteDocling258M
granite-guardian-3-2b Estado: Disponible	Granite Los modelos están diseñados para utilizarse en una amplia gama de tareas generativas y no generativas. Utilizan una arquitectura de solo decodificador al estilo GPT, con innovaciones adicionales de IBM Research y la comunidad de código abierto.	ibmwxGraniteGuardian32b
granite-guardian-3-8b Estado: Disponible	Granite Los modelos están diseñados para utilizarse en una amplia gama de tareas generativas y no generativas. Utilizan una arquitectura de solo decodificador al estilo GPT, con innovaciones adicionales de IBM Research y la comunidad de código abierto.	ibmwxGraniteGuardian38b
granite-guardian-3-2-5b Estado: Disponible	La serie de modelos « Granite » es una familia de modelos densos basados únicamente en decodificadores y entrenados mediante el método « IBM », que resultan especialmente adecuados para tareas generativas. Este modelo no se puede utilizar a través de la API.	ibmwxGraniteGuardian325b
granite-3b-code-instruct Estado: Disponible	Un modelo entrenado con 3000 millones de parámetros, procedente de IBM, que permite debatir, generar y convertir código.	ibmwxGranite3bCodeInstruct
granite-8b-code-instruct Estado: Disponible	Un modelo entrenado con 8000 millones de parámetros, procedente de IBM, que permite debatir, generar y convertir código.	ibmwxGranite8bCodeInstruct
granite-20b-code-instruct Estado: Disponible	Un modelo entrenado con 20 000 millones de parámetros, procedente de IBM, que permite debatir, generar y convertir código.	ibmwxGranite20bCodeInstruct
granite-20b-code-base-schema-linking Estado: Disponible	Granite Los modelos están diseñados para utilizarse en una amplia gama de tareas generativas y no generativas. Utilizan una arquitectura de solo decodificador al estilo GPT, con innovaciones adicionales de IBM Research y la comunidad de código abierto.	ibmwxGranite20bCodeBaseSchemaLinking
granite-20b-code-base-sql-gen Estado: Disponible	Granite Los modelos están diseñados para utilizarse en una amplia gama de tareas generativas y no generativas. Utilizan una arquitectura de solo decodificador al estilo GPT, con innovaciones adicionales de IBM Research y la comunidad de código abierto.	ibmwxGranite20bCodeBaseSqlGen
granite-34b-code-instruct Estado: Disponible	Un modelo entrenado con 34 000 millones de parámetros, procedente de IBM, que permite debatir, generar y convertir código.	ibmwxGranite34bCodeInstruct
granite-vision-3-2-2b Estado: Obsoleto	Granite 3.2 Vision es un modelo de entrada de imágenes y salida de texto capaz de interpretar imágenes, como gráficos, para aplicaciones empresariales en tareas de visión artificial.	ibmwxGraniteVision322B
granite-vision-3-3-2b Estado: Disponible	Granite 3.2 Vision es un modelo de entrada de imágenes y salida de texto capaz de interpretar imágenes, como gráficos, para aplicaciones empresariales en tareas de visión artificial.	ibmwxGraniteVision322B
ibm-defense-3-3-8b-instruct Estado: Disponible	El modelo de defensa « IBM » ( watsonx.ai ) es una versión especializada y perfeccionada del modelo básico de « IBM » ( granite-3-3-8b-instruct ). El modelo se ha desarrollado a partir de los fiables datos de defensa de código abierto de Jane's para apoyar las operaciones de defensa e inteligencia.	ibmwxDefensemodel
ibm-defense-4-0-micro Estado: Disponible	El « ibm-defense-4-0-micro » es un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) especializado en defensa, ajustado mediante un modelo de la Universidad de California en San Francisco ( IBM ) Granite. Este modelo está diseñado para funcionar con los datos de defensa de Janes Foundation, proporcionando resultados rápidos, fiables y contextualizados para tareas de importancia crítica en las organizaciones de defensa. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debe adquirir por separado la licencia del modelo « IBM » de « watsonx.ai Defense».	ibmwxDefensemodel
ibm-defense-4-0-small Estado: Disponible 5.3.1 y más tarde	El « ibm-defense-4-0-small » es un modelo de lenguaje a gran escala orientado a la defensa, ajustado mediante un modelo « IBM » Granite. Este modelo está diseñado para funcionar con los datos de defensa de Janes Foundation, proporcionando resultados rápidos, fiables y contextualizados para tareas de importancia crítica en las organizaciones de defensa. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debe adquirir por separado la licencia del modelo « IBM » de « watsonx.ai Defense».	ibmwxIbmDefense40Small
jais-13b-chat Estado: Retirado	Modelo base de uso general para tareas generativas en árabe.	ibmwxCore42Jais13bChat
llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 Estado: Disponible	La colección de modelos Llama 4 está compuesta por modelos de IA multimodales de forma nativa que permiten experiencias basadas en texto y multimodales. Estos modelos utilizan una arquitectura de «mezcla de expertos» para ofrecer un rendimiento líder en el sector en la comprensión de textos e imágenes.	ibmwxLlama4Maverick17B128EInstructFp8
llama-4-maverick-17b-128e-instruct-int4 Estado: Disponible	La colección de modelos Llama 4 está formada por modelos de IA multimodal que permiten experiencias basadas en texto y multimodales. Estos modelos utilizan una arquitectura de «mezcla de expertos» para ofrecer un rendimiento líder en el sector en la comprensión de textos e imágenes.	ibmwxLlama4Maverick17B128EInstructInt4
llama-4-scout-17b-16e-instruct Estado: Retirado	La colección de modelos Llama 4 está compuesta por modelos de IA multimodales de forma nativa que permiten experiencias basadas en texto y multimodales. Estos modelos utilizan una arquitectura de «mezcla de expertos» para ofrecer un rendimiento líder en el sector en la comprensión de textos e imágenes.	ibmwxLlama4Scout17B16EInstruct
llama-4-scout-17b-16e-instruct-int4 Estado: Disponible	La colección de modelos Llama 4 está compuesta por modelos de IA multimodales de forma nativa que permiten experiencias basadas en texto y multimodales. Estos modelos utilizan una arquitectura de «mezcla de expertos» para ofrecer un rendimiento líder en el sector en la comprensión de textos e imágenes.	ibmwxLlama4Scout17b16eInstructInt4
llama-3-3-70b-instruct Estado: Disponible	Una actualización de vanguardia del modelo « Llama 3.1» ( 70B ) que incorpora los últimos avances en técnicas de posformado.	ibmwxLlama3370BInstruct
llama-3-2-1b-instruct Estado: Disponible	Un modelo generativo de texto preentrenado y ajustado con 1000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y generación de código.	ibmwxLlama321bInstruct
llama-3-2-3b-instruct Estado: Disponible	Un modelo generativo de texto preentrenado y ajustado con 3000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y la generación de código.	ibmwxLlama323bInstruct
llama-3-2-11b-vision-instruct Estado: Disponible	Un modelo generativo de texto preentrenado y ajustado con 11 000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y la generación de código.	ibmwxLlama3211bVisionInstruct
llama-3-2-90b-vision-instruct Estado: Disponible	Un modelo generativo de texto preentrenado y ajustado con 90 000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y la generación de código.	ibmwxLlama3290bVisionInstruct
llama-guard-3-11b-vision Estado: Disponible	Un modelo generativo de texto preentrenado y ajustado con 11 000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y la generación de código.	ibmwxLlamaGuard311bVision
llama-3-1-8b-instruct Estado: Disponible	Un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza una arquitectura Transformer optimizada.	ibmwxLlama318bInstruct
llama-3-1-70b-instruct Estado: Disponible	Un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza una arquitectura Transformer optimizada.	ibmwxLlama3170bInstruct
llama-3-405b-instruct Estado: Retirado	El modelo base de código abierto más grande de Meta hasta la fecha, con 405 000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso relacionados con el diálogo.	ibmwxLlama3405bInstruct
llama-2-13b-chat Estado: Retirado	Uso general con indicaciones de «zero-shot» o «few-shot». Optimizado para situaciones de diálogo.	ibmwxMetaLlamaLlama213bChat
ministral-8b-instruct Estado: Disponible	Ideal para tareas complejas que requieren una gran capacidad de razonamiento o que son muy especializadas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxMinistral8BInstruct
ministral-14b-instruct-2512 Estado: Disponible 5.3.1 y más tarde	ministral-14b-instruct-2512 es el modelo base más grande de la familia Ministral 3 de Mistral AI. El modelo ofrece prestaciones de vanguardia y un rendimiento comparable al de su homólogo de mayor tamaño, el modelo « mistral-small-3-2-24b-instruct-2506 ».	ibmwxMinistral14BInstruct2512
mistral-medium-2505 Estado: Disponible	Mistral Medium 3 ofrece capacidades multimodales y una longitud de contexto ampliada de hasta 128k. El modelo es capaz de procesar y comprender información visual y documentos extensos, y es compatible con numerosos idiomas.	ibmwxMistralMedium2505
mistral-small-3-1-24b-instruct-2503 Estado: Disponible	Basándose en Mistral Small 3 (2501), Mistral Small 3.1 (2503) incorpora capacidades de comprensión visual de última generación y mejora las capacidades de contexto prolongado, por lo que resulta adecuado para la invocación de funciones y los agentes.	ibmwxMistralSmall3124BInstruct2503
mistral-small-3-2-24b-instruct-2506 Estado: Disponible	El modelo base « mistral-small-3-2-24b-instruct-2506 » es una mejora del modelo « mistral-small-3-1-24b-instruct-2503 », que ofrece un mejor seguimiento de las instrucciones y un mayor rendimiento en la ejecución de herramientas.	ibmwxMistralSmall3224BInstruct2506
mistral-small-24b-instruct-2501 Estado: Retirado	Mistral Small 3 (2501) establece un nuevo referente en la categoría de modelos de lenguaje a gran escala de tamaño reducido, con menos de 70 000 millones de parámetros. Con 24 000 millones de parámetros, el modelo alcanza un nivel de rendimiento de vanguardia comparable al de modelos de mayor tamaño.	ibmwxMistralSmall24BInstruct2501
mistral-small-instruct Estado: Retirado	Ideal para tareas complejas que requieren una gran capacidad de razonamiento o que son muy especializadas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxMistralSmallInstruct
mistral-large-instruct-2411 Estado: Disponible	El modelo de lenguaje a gran escala (LLM) más avanzado desarrollado por Mistral Al, con capacidades de razonamiento de vanguardia que pueden aplicarse a cualquier tarea basada en el lenguaje, incluidas las más sofisticadas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxMistralLargeInstruct2411
mistral-large-2512 Estado: Disponible 5.3.1 y más tarde	El modelo base « mistral-large-2512 », también conocido como Mistral Large 3, es un modelo multimodal de última generación, de uso general y basado en una mezcla granular de expertos, con 41 000 millones de parámetros activos y un total de 675 000 millones de parámetros. El modelo se entrena desde cero con 3000 GPU NVIDIA H200.	ibmwxMistralLarge2512
mistral-large Estado: Retirado	Un modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por Mistral Al con capacidades de razonamiento de vanguardia que pueden aplicarse a cualquier tarea basada en el lenguaje, incluidas las más sofisticadas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxMistralLarge
mistral-medium-2505 Estado: Disponible	Mistral Medium 3 ofrece capacidades multimodales y una longitud de contexto ampliada de hasta 128k. El modelo es capaz de procesar y comprender información visual y documentos extensos, y es compatible con numerosos idiomas. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxMistralMedium2505
mixtral-8x7b-instruct-v01 Estado: Retirado	El modelo de idioma de gran tamaño (LLM) Mixtral-8x7B es una mezcla dispersa generativa preentrenada de expertos.	ibmwxMistralaiMixtral8x7bInstructv01
pixtral-large-instruct-2411 Estado: Disponible	Un modelo multimodal de 124 000 millones de parámetros basado en Mistral Large 2, que demuestra una capacidad de comprensión de imágenes de vanguardia. Atención: Para descargar y utilizar este modelo, debes adquirir por separado el Mistral AI junto con una licenci IBM.	ibmwxPixtralLargeInstruct
pixtral-12b Estado: Obsoleto	Un modelo de 12 000 millones de parámetros, preentrenado y ajustado para tareas generativas en los ámbitos del texto y la imagen. El modelo está optimizado para casos de uso multilingües y ofrece un rendimiento sólido en la generación de contenido creativo.	ibmwxPixtral12b
voxtral-small-24b-2507 Estado: Disponible	Voxtral Small es una versión mejorada de Mistral Small 3.1, que incorpora funciones de audio y lectura de texto de última generación, y es capaz de procesar hasta 30 minutos de audio.	ibmwxVoxtralSmall24B2507

Modelos de incrustación

Modelo	Descripción	Grupo de imágenes
all-minilm-l6-v2 Estado: Disponible	Utiliza all-minilm-l6-v2 como generador de frases y párrafos cortos. A partir de un texto de entrada, el modelo genera un vector que recoge la información semántica del texto.	ibmwxAllMinilmL6V2
all-minilm-l12-v2 Estado: Disponible	Utiliza all-minilm-l12-v2 como generador de frases y párrafos cortos. A partir de un texto de entrada, el modelo genera un vector que recoge la información semántica del texto.	ibmwxAllMinilmL12V2
granite-embedding-107m-multilingual Estado: Disponible	Un modelo de 107 millones de parámetros de la suite « Granite Embeddings», proporcionado por IBM. El modelo se puede utilizar para generar representaciones de texto de alta calidad a partir de una entrada determinada, como una consulta, un fragmento o un documento.	ibmwxGranite107MMultilingualRtrvr
granite-embedding-278m-multilingual Estado: Disponible	Un modelo de 278 millones de parámetros de la suite « Granite Embeddings», proporcionado por IBM. El modelo se puede utilizar para generar representaciones de texto de alta calidad a partir de una entrada determinada, como una consulta, un fragmento o un documento.	ibmwxGranite278MMultilingualRtrvr
granite-embedding-english-reranker-r2 Estado: Disponible	Un modelo de 149 millones de parámetros de la suite « Granite Embeddings», proporcionado por IBM. El modelo se ha entrenado para la reordenación de fragmentos, siguiendo el método « granite-embedding-english-r2 » para su uso en flujos de trabajo RAG.	ibmwxGraniteEmbeddingEnglishRerankerR2
multilingual-e5-large Estado: Disponible	Un modelo integrado creado por Microsoft y facilitado por Hugging Face. El modelo « multilingual-e5-large » resulta útil para tareas como la recuperación de pasajes o de información, la similitud semántica, la minería de textos paralelos y la recuperación de paráfrasis.	ibmwxMultilingualE5Large
slate-30m-english-rtrvr Estado: Disponible	Los modelos de incrustación de slate proporcionados por IBM están diseñados para generar incrustaciones a partir de diversas entradas, como consultas, fragmentos o documentos.	ibmwxSlate30mEnglishRtrvr
slate-125m-english-rtrvr Estado: Disponible	Los modelos de incrustación de slate proporcionados por IBM están diseñados para generar incrustaciones a partir de diversas entradas, como consultas, fragmentos o documentos.	ibmwxSlate125mEnglishRtrvr

Modelos de reordenación

Modelo	Descripción	Grupo de imágenes
ms-marco-MiniLM-L-12-v2 Estado: Disponible	Un modelo de reordenación creado por Microsoft y facilitado por Hugging Face. A partir de un texto de consulta y un conjunto de fragmentos de documentos, el modelo clasifica la lista de fragmentos de mayor a menor relevancia con respecto a la consulta.	ibmwxMsMarcoMinilmL12V2

Modelos de extracción de texto

Modelo	Descripción	Grupo de imágenes
wdu Estado: Disponible	Un conjunto de modelos de procesamiento de texto en lenguaje natural representados por el identificador «wdu».	Las plantillas siempre se incluyen al duplicar las imágenes para watsonx.ai.

modelos de serie temporal

Modelo	Descripción	Grupo de imágenes
granite-ttm-512-96-r2 Estado: Disponible	Los modelos de series temporales « Granite » son modelos compactos preentrenados para la predicción de series temporales multivariantes desarrollados por IBM Research, también conocidos como «Tiny Time Mixers» (TTM). Los modelos funcionan mejor con puntos de datos en intervalos de minutos u horas y, de forma predeterminada, generan un conjunto de datos de previsión con 96 puntos de datos por canal.	ibmwxGraniteTimeseriesTtmV1
granite-ttm-1024-96-r2 Estado: Disponible	Los modelos de series temporales « Granite » son modelos compactos preentrenados para la predicción de series temporales multivariantes desarrollados por IBM Research, también conocidos como «Tiny Time Mixers» (TTM). Los modelos funcionan mejor con puntos de datos en intervalos de minutos u horas y, de forma predeterminada, generan un conjunto de datos de previsión con 96 puntos de datos por canal.	ibmwxGraniteTimeseriesTtmV1
granite-ttm-1536-96-r2 Estado: Disponible	Los modelos de series temporales « Granite » son modelos compactos preentrenados para la predicción de series temporales multivariantes desarrollados por IBM Research, también conocidos como «Tiny Time Mixers» (TTM). Los modelos funcionan mejor con puntos de datos en intervalos de minutos u horas y, de forma predeterminada, generan un conjunto de datos de previsión con 96 puntos de datos por canal.	ibmwxGraniteTimeseriesTtmV1

Modelos base disponibles para ajustar

Modelo	Descripción	Grupo de imágenes
granite-3-1-8b-base Estado: Disponible	Granite 3.1 8b base es un modelo autorregresivo básico preentrenado con una longitud de contexto de 128k, destinado a ser ajustado. Método de afinación: Afinación completa, afinación « LoRA »	ibmwxGranite318BBase
llama-3-1-8b-instruct Estado: Disponible	Un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza una arquitectura Transformer optimizada. Método de afinación: Afinación completa, afinación « LoRA »	ibmwxLlama318bInstruct
llama-3-1-70b-instruct Estado: Disponible	Un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza una arquitectura Transformer optimizada. Método de afinación: Afinación completa, afinación « LoRA »	ibmwxLlama3170bInstruct
llama-3-1-70b-gptq Estado: Disponible	Llama 3.1 70b es un modelo generativo de texto preentrenado con 70 000 millones de parámetros, optimizado para casos de uso de diálogo multilingüe y generación de código. Método de ajuste: ajuste fino « QLoRA »	ibmwxLlama3170BGptq

Modelos base para watsonx Assistant

Puedes elegir qué modelos de base quieres duplicar en función de las funciones que desees utilizar:

Modelos base para watsonx BI

Debes replicar los modelos de base necesarios.

Modelos base para watsonx Code Assistant

Debes replicar los modelos de base necesarios.

Modelos base para watsonx Code Assistant for Z Understand

5.3.0 En IBM Software Hub la versión 5.3.0, el modelo requerido se replica automáticamente.

5.3.1 y, a partir de IBM Software Hub la versión 5.3.1, es necesario duplicar los modelos necesarios.

Modelos base para watsonx.data Premium

Debes duplicar todos los modelos necesarios.

Modelos base para watsonx.data intelligence

Si tienes pensado habilitar funciones basadas en IA generativa en la CPU o la GPU, debes replicar el modelo especificado. (No es necesario duplicar el modelo especificado si tiene previsto conectarse a una instancia remota en watsonx.ai la que se esté ejecutando dicho modelo.)

Modelos base para watsonx Orchestrate

Puedes elegir qué modelos de base quieres duplicar en función de las funciones que desees utilizar:

Qué hacer a continuación

Ahora que ya has identificado qué modelos e imágenes opcionales debes replicar, estás listo para completar el script de actualización de las variables de entorno (actualización de la versión 5.3.x a una versión posterior 5.3 refresh).