genai-hub-foundation-models

ルール

1. モデル名が不明または未確認の場合は、最新のモデル一覧を取得してください。ユーザーが特定のモデルをすでに指定している場合は省略してください。
2. このスキルの executable-id と model-name の値は、aicore-lifecycle-management がデプロイメントを作成するために必要な入力です。
3. 認証情報が設定されていない場合は、最初に aicore-admin-resources を呼び出してください。
4. curl の例を実行する前に、次の手順で Bearer トークンを取得してください。

   export TOKEN=$(uv run skills/aicore-admin-resources/scripts/get_token.py)
   

   2>&1 を追加したり、コマンドをパイプでつないだりしないでください。生の JWT が会話に出力されます。

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利用可能なモデルの一覧表示

# Show all options and examples:
uv run scripts/list_foundation_models.py --help

# One provider only (e.g. Azure OpenAI):
uv run scripts/list_foundation_models.py --executable-id azure-openai

# Detailed view (versions, capabilities, context length, streaming support):
uv run scripts/list_foundation_models.py --response-format detailed

# Machine-readable JSON for scripting:
uv run scripts/list_foundation_models.py --json | jq '.[].model'
uv run scripts/list_foundation_models.py --response-format detailed --json | jq '.[] | select(.model == "gpt-4o") | .versions'

# Models supported by the Orchestration service only:
uv run scripts/list_foundation_models.py --scenario-id orchestration

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プロバイダー → 実行 ID の対応表

プロバイダー	--executable-id
Azure OpenAI	azure-openai
Anthropic	aws-bedrock
Google	gcp-vertexai
Amazon Bedrock	aws-bedrock
Mistral AI	aicore-mistralai
Cohere	aicore-cohere
Perplexity	perplexity-ai
NVIDIA	aicore-nvidia
オープンソース	aicore-opensource
SAP	aicore-sap

インスタンスでサポートされるモデルは、この表と異なる場合があります。スクリプトを使用して最新の一覧を取得してください。

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デプロイメントの作成

executable-id と model-name を取得したら、そのモデルの RUNNING 状態のデプロイメントがすでに存在するか確認してください。

uv run skills/aicore-lifecycle-management/scripts/get_deployments.py \
  --scenario foundation-models --status RUNNING --json

見つかった場合は、再利用するか新しく作成するかを AskUserQuestion で確認してください。その後、両方の値を指定して aicore-lifecycle-management を呼び出してください。

modelName の値は、カタログの出力と完全に一致させる必要があります。一致しない場合、設定の作成時ではなく、デプロイメント時に「Invalid Configuration」エラーが発生します。

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リファレンスファイルを読み込むタイミング

条件	読み込むファイル
curl による推論の例、プロバイダー固有のエンドポイントパス、またはデプロイ済みのモデルを呼び出す直前	references/MODELS.md

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curl 呼び出し用のデプロイメント URL の確認方法

1. executable-id を取得します — 上記の「プロバイダー → 実行 ID」の表で確認してください。

2. 実行中のデプロイメントを確認します。

   uv run skills/aicore-lifecycle-management/scripts/get_deployments.py \
     --scenario foundation-models --executable-id <executable-id> --status RUNNING --json
   # use .deployment_url and .resource_group from the matching entry
   

3. プロバイダーごとのエクスポート設定と curl の例については、references/MODELS.md を参照してください。

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引き継ぎ

• 認証情報または認証のエラーが発生した場合 → aicore-admin-resources を呼び出してください
• 見つかったモデルでデプロイメントを作成する準備ができた場合 → aicore-lifecycle-management を呼び出してください