Registre de modèles PMOVES

VérifiéSûr

Interrogez, découvrez et enrichissez le catalogue de modèles IA. Gère métadonnées LLM, embedding, TTS, vision, enrichissement HuggingFace et déploiements GPU.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
23/07/2026
Claude CodeCursorWindsurfCopilotCodex
#model-registry#llm-catalog#huggingface#tensorzero#gpu-deployment

Recommandé pour

Synthèse automatique

Interroge et enrichit le catalogue de modèles PMOVES.AI via l'API HTTP locale (port 8110) : listage et filtrage des modèles LLM, embedding, TTS et vision, enrichissement HuggingFace, export de configuration TensorZero et suivi des déploiements GPU.

Points forts

  • Filtrage précis du catalogue par type de modèle, fournisseur ou service consommateur (par ex. hi-rag)
  • Enrichissement HuggingFace unitaire ou par lot pour récupérer dimensions, tags et support CUDA
  • Génération directe d'un fichier tensorzero.toml à partir du catalogue
  • Suivi des déploiements GPU avec filtres par nœud et par statut

Limites

  • Suppose que le service de registre soit démarré et joignable sur localhost:8110, avec accès Supabase et NATS
  • L'enrichissement HuggingFace échoue si le champ metadata.hf_id n'est pas renseigné sur le modèle
  • Le périmètre couvre uniquement les modèles et déploiements de la flotte PMOVES.AI, pas un catalogue externe arbitraire
Quand l'utiliser

À utiliser pour inspecter, enrichir ou exporter la configuration des modèles déjà recensés dans le registre PMOVES.AI.

Quand l'éviter

À éviter si le service de registre n'est pas accessible ou s'il s'agit de gérer des modèles hors de l'infrastructure PMOVES.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité90/100

The skill documents API endpoints and provides curl examples for localhost and HuggingFace public API access. No destructive commands, secret exfiltration, obfuscation, or disabling of safety mechanisms are present. All network operations are read-only or enrich metadata from public sources, with no risk of harming the system or leaking sensitive data.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

List and enrich embedding models
List all embedding models in the PMOVES model registry, then batch-enrich every one that has an hf_id from HuggingFace and summarize what changed.
Export TensorZero config
Export the TensorZero TOML config from the PMOVES model catalog and save it as tensorzero.toml in the current directory.
Find models on a GPU node
Which models are currently loaded on the 5090 node, and what models does the hi-rag service depend on?

name: PMOVES Model Registry description: | Query, discover, and enrich the PMOVES.AI model catalog. Manages all AI model metadata (LLM, embedding, TTS, vision), HuggingFace enrichment, TensorZero TOML config export, and GPU deployment tracking across the fleet. keywords: models, registry, catalog, embedding, llm, tensorzero, huggingface, gpu, deployment, discovery version: 1.0.0 category: Infrastructure/AI tier: 1 agent_class: Standard agent_id: pmoves_model_registry

PMOVES Model Registry

Agent Class: Standard (Pmoves-) Category: Infrastructure/AI Version: 1.0.0 Tier: 1 (Core Infrastructure) Status: Active — Supabase-backed model catalog + HuggingFace enrichment Port: 8110


Capabilities

| Command | What It Does | |---------|-------------| | list-models | List all active models with optional type/provider filter | | get-model | Get detailed metadata for a single model by ID | | enrich-hf | Fetch dimensions, tags, CUDA support from HuggingFace API | | enrich-hf-bulk | Batch-enrich all models that have hf_id in metadata | | export-tensorzero | Generate TensorZero TOML config from catalog | | list-deployments | Show active GPU model deployments across fleet | | register-deployment | Register/update a model deployment (GPU Orchestrator) | | service-models | List models mapped to a specific service |


Trigger Phrases (Pinokio 7 Interpreter)

| Phrase | Action | Endpoint | |--------|--------|----------| | "list available models" | Show full model catalog | GET /api/models | | "show embedding models" | Filter catalog by type | GET /api/models?model_type=embedding | | "show LLM models" | Filter catalog by type | GET /api/models?model_type=llm | | "get model details for [id]" | Single model lookup | GET /api/models/{id} | | "enrich model from huggingface" | Fetch HF metadata + dimensions | POST /api/models/{id}/enrich-hf | | "enrich all embedding models" | Batch HF enrichment | POST /api/models/enrich-hf-bulk | | "export tensorzero config" | Download TensorZero TOML | GET /api/tensorzero/config | | "show GPU deployments" | List active model deployments | GET /api/deployments | | "which models are on 5090" | Filter deployments by node | GET /api/deployments?node_id=5090 | | "what models does hi-rag use" | Service-specific model lookup | GET /api/services/hi-rag/models |


API Reference

Model Catalog

# List all models
curl http://localhost:8110/api/models

# Filter by type (embedding, llm, tts, vision, audio)
curl http://localhost:8110/api/models?model_type=embedding

# Filter by provider (ollama, openai, anthropic, venice)
curl http://localhost:8110/api/models?provider=ollama

# Get single model
curl http://localhost:8110/api/models/{model_id}

# Models for a service
curl http://localhost:8110/api/services/hi-rag/models

HuggingFace Enrichment

# Enrich a single model (requires metadata.hf_id set)
curl -X POST http://localhost:8110/api/models/{model_id}/enrich-hf

# Batch-enrich all embedding models
curl -X POST http://localhost:8110/api/models/enrich-hf-bulk?model_type=embedding

TensorZero Config Export

# Generate TOML config from catalog
curl http://localhost:8110/api/tensorzero/config -o tensorzero.toml

GPU Deployments

# List active deployments
curl http://localhost:8110/api/deployments

# Filter by node
curl http://localhost:8110/api/deployments?node_id=5090

# Filter by status
curl http://localhost:8110/api/deployments?status=loaded

Health Check

curl http://localhost:8110/healthz
# → {"status": "healthy", "timestamp": "...", "services": {"supabase": "...", "nats": "..."}}

Integration Points

  • Supabase — pmoves_core.models, pmoves_core.model_service_mapping, pmoves_core.v_active_deployments
  • NATS — Publishes model.registry.updated.v1 on catalog mutations (model enriched, deployment registered)
  • GPU Orchestrator — Calls POST /api/deployments when models are loaded/unloaded on GPU nodes
  • TensorZero Gateway — Consumes exported TOML config for model provider routing
  • HuggingFace API — Fetches model cards, config.json for embedding dimensions, tags, CUDA support

Prerequisites

  • Supabase running with pmoves_core schema seeded
  • NATS message bus at port 4222 (optional — catalog changes still work without NATS)
  • HuggingFace API accessible (no auth required for public models)

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/pmoves-model-registry-mrx3y0w7/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/pmoves-model-registry-mrx3y0w7' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/pmoves-model-registry-mrx3y0w7/download' --output '.skill-downloads/pmoves-model-registry-mrx3y0w7/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/pmoves-model-registry-mrx3y0w7/SKILL.md.part' '.skill-downloads/pmoves-model-registry-mrx3y0w7/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Extrait original : Prerequisites
  • Supabase running with pmoves_core schema seeded
  • NATS message bus at port 4222 (optional — catalog changes still work without NATS)
  • HuggingFace API accessible (no auth required for public models)

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/pmoves-model-registry-mrx3y0w7/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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