Obtener información sobre modelos de base

Obtenga una lista de los modelos de bases desplegados en watsonx.ai y filtre la lista de forma útil.

Formas de desarrollarse

Debe generar credenciales para autenticarse con las API de watsonx.ai. Para obtener más información, consulte Generar un token de portador.

Puede obtener información sobre los modelos de bases disponibles utilizando estos métodos de programación:

También puede ver la lista de modelos base y filtrarlos desde el centro de recursos en la interfaz de usuario de watsonx.ai. Para más detalles, consulte los siguientes recursos:

API REST

Puede utilizar el método List the available foundation models (Enumerar los modelos de base de maquillaje disponibles ) de la API de watsonx.ai para obtener información sobre los modelos de base de maquillaje disponibles.

La información del modelo que se devuelve incluye el ID del modelo, que necesita para hacer referencia al modelo desde su código.

Enumera los modelos de base disponibles

El método List the available foundation models (Enumerar los modelos de base disponibles ) en la API de watsonx.ai obtiene información sobre los modelos de base que se implementan en su clúster y para inferencias.

Desde una instalación de motor ligero watsonx.ai, la solicitud también devuelve información sobre cualquier modelo de base personalizado que esté disponible.

curl -X GET \
  'https://cpd-<namespace-name>.apps.<OCP-domain>/ml/v1/foundation_model_specs?version=2024-05-01'

Una vez obtenido el ID del modelo, puede hacer referencia al ID del modelo en su solicitud de API de la siguiente manera:

curl --request POST 'https://cpd-<namespace-name>.apps.<OCP-domain>/ml/v1/text/generation?version=2023-05-02'
-H 'Authorization: Bearer ${TOKEN}'
-H 'Content-Type: application/json'
-H 'Accept: application/json'
--data-raw '{
  "model_id": "ibm/granite-8b-code-instruct",
  "input": "Tell me a story",
  "project_id": "63dc4cf1-252f-424b-b52d-5cdd9814987f"
}'

Identificadores de modelos para inferir modelos de base

La siguiente lista muestra los valores que se deben utilizar en el parámetro " {model_id} " cuando se infiere un modelo de base de la API.

allam-1-13b-instruct
```
sdaia/allam-1-13b-instruct
```
codestral-22b
```
mistralai/codestral-22b
```
devstral-medium-2507
```
mistralai/devstral-medium-2507
```
codestral-2501
```
mistralai/codestral-2501
```
codestral-2508
```
mistralai/codestral-2508
```
gpt-oss-20b
```
openai/gpt-oss-20b
```
gpt-oss-120b
```
openai/gpt-oss-120b
```
granite-4-h-tiny
```
ibm/granite-4-h-tiny
```
granite-4-h-small
```
ibm/granite-4-h-small
```
granite-4-h-micro
```
ibm/granite-4-h-micro
```
granite-13b-instruct-v2
```
ibm/granite-13b-instruct-v2
```
granite-3-2-8b-instruct
```
ibm/granite-3-2-8b-instruct
```
granite-3-2b-instruct
```
ibm/granite-3-2b-instruct
```
granite-3-8b-instruct
```
ibm/granite-3-8b-instruct
```
granite-docling-258M
```
ibm/granite-docling-258M
```
granite-guardian-3-2-5b
```
ibm/granite-guardian-3-2-5b
```
granite-guardian-3-2b
```
ibm/granite-guardian-3-2b
```
granite-guardian-3-8b
```
ibm/granite-guardian-3-8b
```
granite-3b-code-instruct
```
ibm/granite-3b-code-instruct
```
granite-8b-code-instruct
```
ibm/granite-8b-code-instruct
```
granite-20b-code-instruct
```
ibm/granite-20b-code-instruct
```
granite-34b-code-instruct
```
ibm/granite-34b-code-instruct
```
granite-vision-3-3-2b
```
ibm/granite-vision-3-3-2b
```
granite-vision-3-2-2b
```
ibm/granite-vision-3-2-2b
```
ibm-defense-3-3-8b-instruct
```
ibm/ibm-defense-3-3-8b-instruct
```
ibm-defense-4-0-micro
```
ibm/ibm-defense-4-0-micro
```
jais-13b-chat
```
core42/jais-13b-chat
```

llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8

meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8

llama-4-maverick-17b-128e-instruct-int4

redhatai/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-int4

llama-4-scout-17b-16e-instruct

meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct

llama-4-scout-17b-16e-instruct-int4

redhatai/llama-4-scout-17b-16e-instruct-int4

llama-3-3-70b-instruct
```
meta-llama/llama-3-3-70b-instruct
```
llama-3-2-1b-instruct
```
meta-llama/llama-3-2-1b-instruct
```
llama-3-2-3b-instruct
```
meta-llama/llama-3-2-3b-instruct
```

llama-3-2-11b-vision-instruct

meta-llama/llama-3-2-11b-vision-instruct

llama-3-2-90b-vision-instruct

meta-llama/llama-3-2-90b-vision-instruct

llama-guard-3-11b-instruct
```
meta-llama/llama-guard-3-11b-vision
```
llama-3-1-8b-instruct
```
meta-llama/llama-3-1-8b-instruct
```
llama-3-1-70b-instruct
```
meta-llama/llama-3-1-70b-instruct
```
llama-3-405b-instruct
```
meta-llama/llama-3-405b-instruct
```
llama-2-13b-chat
```
meta-llama/llama-2-13b-chat
```
ministral-8b-instruct
```
mistralai/ministral-8b-instruct
```
mistral grande
```
mistralai/mistral-large
```
mistral-medium-2505
```
mistralai/mistral-medium-2505
```
mistral-medium-2508
```
mistralai/mistral-medium-2508
```
mistral-large-instruct-2411
```
mistralai/mistral-large-instruct-2411
```

mistral-small-3-1-24b-instruct-2503

mistralai/mistral-small-3-1-24b-instruct-2503

mistral-pequeño-instrumento
```
mistralai/mistral-small-instruct
```

mistral-small-24b-instruct-2501

mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

mixtral-8x7b-instruct-v01
```
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v01
```
pixtral-12b
```
mistralai/pixtral-12b
```
pixtral-large-instruct-2411
```
mistralai/pixtral-large-instruct
```
voxtral-small-24b-2507
```
mistralai/voxtral-small-24b-2507
```