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Get model information with code

Obtention des informations du modèle de base

Dernière mise à jour : 15 avr. 2025
Obtention des informations du modèle de base

Obtenez une liste des modèles de fondation déployés dans watsonx.ai et filtrez la liste de manière utile.

Moyens de développement

Vous pouvez obtenir des informations sur les modèles de fondation disponibles en utilisant ces méthodes de programmation :

Vous pouvez également consulter la liste des modèles de fondation et les filtrer à partir du centre de ressources de l'interface utilisateur watsonx.ai. Pour plus de détails, voir les ressources suivantes :

API REST

Vous pouvez utiliser la méthode List the available foundation models de l'API watsonx.ai pour obtenir des informations sur les modèles de fondations disponibles.

Les informations sur le modèle qui sont renvoyées comprennent l'identifiant du modèle, dont vous avez besoin pour référencer le modèle dans votre code.

Liste des modèles de fondations disponibles

La méthode List the available foundation models de l'API watsonx.ai permet d'obtenir des informations sur les modèles de base fournis par IBM dans watsonx.ai et que vous pouvez utiliser immédiatement pour l'inférence.

curl -X GET \
  'https://{region}.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/foundation_model_specs?version=2024-05-01'

Après avoir obtenu l'ID du modèle, vous pouvez y faire référence dans votre code comme suit :

curl --request POST 'https://{cluster_url}/ml/v1/text/generation?version=2023-05-02'
-H 'Authorization: Bearer eyJhbGciOiJSUzUxM...'
-H 'Content-Type: application/json'
-H 'Accept: application/json'
--data-raw '{
  "model_id": "google/flan-t5-xxl",
  "input": "Tell me a story",
  "project_id": "63dc4cf1-252f-424b-b52d-5cdd9814987f"
}'

Liste des modèles de fondation personnalisés

Pour obtenir une liste des modèles de fondation personnalisés déployés auxquels vous pouvez accéder, utilisez la méthode suivante. Cette méthode nécessite un jeton de porteur.

curl -X GET \
  'https://{region}.ml.cloud.ibm.com/ml/v4/deployments?version=2024-12-12&type=custom_foundation_model'

Liste des modèles de déploiement à la demande

Pour obtenir une liste des modèles de fondation fournis par IBM que vous pouvez déployer vous-même, utilisez la méthode suivante :

curl -X GET \
  'https://{region}.ml.cloud.ibm.com/ml/v1/foundation_model_specs?version=2024-12-10&filters=curated'

Utilisez l'ID du modèle renvoyé pour déployer le modèle de base de déploiement à la demande dans un espace de déploiement. Après avoir déployé le modèle, vous pouvez l'inférer en utilisant le point de terminaison de l'API pour votre déploiement.

Recherche d'identifiants de modèles pour l'inférence des modèles de fondations fournis

Pour trouver les identifiants des modèles de fondations fournis, suivez ces liens :

ID de modèle pour les modèles de fondation déployés à la demande

Attention : N'oubliez pas que vous ne pouvez pas déduire un modèle de base de déploiement à la demande à partir de son ID de modèle. L'ID du modèle n'est utilisé que pour déployer le modèle. Après avoir déployé le modèle, vous pouvez l'inférer en utilisant le point de terminaison de l'API pour votre déploiement.

Depuis l'API REST d' watsonx.ai, vous pouvez utiliser la méthode Create a deployment pour déployer le modèle de base, puis utiliser la méthode Deployments > Infer text pour inférer votre modèle de base déployé.

Pour plus d'informations, voir Déployer et gérer les modèles de fondation déployés à la demande avec l'API REST.

La liste suivante indique les valeurs à utiliser dans le paramètre « {model_id} » lorsque vous déployez un modèle « deploy on demand foundation » à partir de l'API.

  • granite-3-2-8b-instruct

    ibm/granite-3-2-8b-instruct-curated

  • granite-3-8b-base

    ibm/granite-3-8b-base-curated

  • granite-7b-lab

    ibm/granite-7b-lab-curated

  • granite-8b-japanese

    ibm/granite-8b-japanese-curated

  • granite-20b-multilingual

    ibm/granite-20b-multilingual-curated

  • granite-13b-chat-v2

    ibm/granite-13b-chat-v2-curated

  • granite-13b-instruct-v2

    ibm/granite-13b-instruct-v2-curated

  • granite-20b-code-base-schema-linking

    ibm/granite-20b-code-base-schema-linking-curated

  • granite-20b-code-base-sql-gen

    ibm/granite-20b-code-base-sql-gen-curated

  • allam-1-13b-instruct

    ibm/allam-1-13b-instruct-curated

  • codellama-34b-instruct-hf

    meta-llama/codellama-34b-instruct-hf-curated

  • deepseek-r1-distill-llama-8b

    deepseek-ai/deepseek-r1-distill-llama-8b-curated

  • deepseek-r1-distill-llama-70b

    deepseek-ai/deepseek-r1-distill-llama-70b-curated

  • eurollm-1-7b-instruct

    utter-project/eurollm-1-7b-instruct-curated

  • eurollm-9b-instruct

    utter-project/eurollm-9b-instruct-curated

  • flan-t5-xl-3b

    google/flan-t5-xl-curated

  • flan-t5-xxl-11b

    google/flan-t5-xxl-curated

  • flan-ul2-20b

    google/flan-ul2-curated

  • llama-2-13b-chat

    meta-llama/llama-2-13b-chat-curated

  • llama-2-70b-chat

    meta-llama/llama-2-70b-chat-curated

  • llama-3-8b-instruct

    meta-llama/llama-3-8b-instruct-curated

  • llama-3-70b-instruct

    meta-llama/llama-3-70b-instruct-curated

  • llama-3-1-8b

    meta-llama/llama-3-1-8b-curated

  • llama-3-1-8b-instruct

    meta-llama/llama-3-1-8b-instruct-curated

  • llama-3-3-70b-instruct

    meta-llama/llama-3-3-70b-instruct-curated

  • llama-3-3-70b-instruct-hf

    meta-llama/llama-3-3-70b-instruct-hf-curated

  • mixtral-8x7b-base

    mistralai/mixtral-8x7b-base-curated

  • mixtral-8x7b-instruct-v01

    mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v01-curated

  • mistral-nemo-instruct-2407

    mistralai/mistral-nemo-instruct-2407-curated

  • mt0-xxl-13b

    bigscience/mt0-xxl-curated

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