关于 genai-hub-foundation-models
用于列出 SAP AI Core 实例中可用基础模型的 Skill,提供提供方和模型标识符、版本及能力信息,并可将所选模型交由生命周期管理流程部署。
主要功能
- 01列出可用基础模型
- 02按可执行项 ID 筛选模型
- 03查看版本和能力信息
- 04查找运行中的模型部署
- 05向部署工作流提供模型标识符
适用场景
- 01检查实例中可用的模型
- 02比较模型版本及支持的能力
- 03查找所选模型的运行中部署
- 04为创建部署准备模型信息
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ sap/ ai-skills-library --skill genai-hub-foundation-models安装后在 Claude Code 中输入/genai-hub-foundation-models确认已加载。
附带文件references/MODELS.mdscripts/list_foundation_models.py
详细介绍
规则
- 如果模型名称未知或未确认,请获取实时模型列表;如果用户已指定具体模型,则跳过。
- 此技能中的
executable-id和model-name值是aicore-lifecycle-management创建部署所需的输入。 - 如果尚未配置凭据,请先调用
aicore-admin-resources。 - 执行任何 curl 示例之前,请先获取 Bearer 令牌:
绝不要添加export TOKEN=$(uv run skills/aicore-admin-resources/scripts/get_token.py)2>&1或通过管道传递命令——这会将原始 JWT 输出到对话中。
列出可用模型
# 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
提供商 → 可执行 ID 映射
| 提供商 | --executable-id |
|---|---|
| Azure OpenAI | azure-openai |
| Anthropic | aws-bedrock |
gcp-vertexai | |
| Amazon Bedrock | aws-bedrock |
| Mistral AI | aicore-mistralai |
| Cohere | aicore-cohere |
| Perplexity | perplexity-ai |
| NVIDIA | aicore-nvidia |
| 开源 | aicore-opensource |
| SAP | aicore-sap |
你的实例支持的模型可能与此表不同——请使用脚本获取实时列表。
创建部署
获取 executable-id 和 model-name 后,请检查是否已存在该模型的 RUNNING 部署:
uv run skills/aicore-lifecycle-management/scripts/get_deployments.py \
--scenario foundation-models --status RUNNING --json
如果找到,请使用 AskUserQuestion 询问用户是要复用该部署还是创建新部署。然后使用这两个值调用 aicore-lifecycle-management。
modelName 值必须与目录输出完全一致——不匹配会在部署时(而非配置创建时)导致“Invalid Configuration”错误。
何时加载参考文件
| 触发条件 | 加载 |
|---|---|
| Curl 推理示例、特定提供商的端点路径,或即将调用已部署的模型 | references/MODELS.md |
查找 Curl 调用所需的部署 URL
-
获取
executable-id——在上方的“提供商 → 可执行 ID”表中查找。 -
查找正在运行的部署:
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 -
有关导出设置和各提供商的 curl 示例,请参阅
references/MODELS.md。
移交
- 凭据/身份验证错误? → 调用
aicore-admin-resources - 准备好使用找到的模型创建部署? → 调用
aicore-lifecycle-management
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