Instructions to use TyKaoz/models-manifest with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- MLX
How to use TyKaoz/models-manifest with MLX:
# Download the model from the Hub pip install huggingface_hub[hf_xet] huggingface-cli download --local-dir models-manifest TyKaoz/models-manifest
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- LM Studio
TyKaoz — Manifeste de modèles
Ce dépôt héberge models.json, le catalogue de modèles locaux (MLX, Apple
Silicon) consommé par l'application macOS TyKaoz.
Éditer ce manifeste suffit à mettre à jour le sélecteur de modèles de tous les clients au lancement suivant — sans release de l'app.
Comment l'app le lit
TyKaoz récupère le fichier sur main :
https://huggingface.co/TyKaoz/models-manifest/resolve/main/models.json
Ordre de résolution côté client : réseau > cache disque > fallback embarqué.
Le catalogue vivant est lu sur main ; les poids de chaque modèle sont épinglés
par revision (quand le champ est renseigné) pour la reproductibilité.
Schéma
Objet racine : schema_version, updated_at, models[].
Champs communs d'un modèle :
| Champ | Type | Rôle |
|---|---|---|
id |
string | slug HuggingFace (ex. mlx-community/bge-m3-mlx-4bit) |
name |
string | nom affiché |
publisher |
string | éditeur d'origine |
description |
string | description courte (1 ligne) |
category |
enum | embedding | chat |
runner |
enum | mlx-embeddings | mlx-lm | mlx-vlm |
quant |
string | quantification (4-bit, 8-bit…) |
size_bytes |
int | taille approx. sur disque |
min_ram_gb / recommended_ram_gb |
int | RAM minimale / conseillée |
recommended |
bool | mis en avant dans l'UI |
languages |
string[] | codes ISO |
revision |
string | SHA d'épinglage (optionnel) |
Spécifique embedding : dimension, max_seq_len.
Spécifique chat : context_length, modalities, params_total, params_active.
Forward-compatibilité : un client plus ancien ignore proprement une category
ou un champ qu'il ne connaît pas (il ne plante pas).
Modèles du catalogue
9 modèle(s). Section générée par build_manifest.py — ne pas éditer à la main.
| Modèle | id |
Quant. | RAM conseillée | Taille |
|---|---|---|---|---|
| bge-m3-4bit | TyKaoz/bge-m3-4bit |
4-bit | — | 0.3 Go |
| bge-m3-6bit | TyKaoz/bge-m3-6bit |
6-bit | — | 0.5 Go |
| bge-m3-8bit | TyKaoz/bge-m3-8bit |
8-bit | — | 0.6 Go |
| Gemma 4 E2B Instruct (4-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E2B-it-4bit |
4-bit | 16 Go | 3.6 Go |
| Gemma 4 E2B Instruct (6-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E2B-it-6bit |
6-bit | 16 Go | 4.8 Go |
| Gemma 4 E2B Instruct (8-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E2B-it-8bit |
8-bit | 16 Go | 5.9 Go |
| Gemma 4 E4B Instruct (4-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E4B-it-4bit |
4-bit | 16 Go | 5.2 Go |
| Gemma 4 E4B Instruct (6-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E4B-it-6bit |
6-bit | 16 Go | 7.1 Go |
| Gemma 4 E4B Instruct (8-bit, VLM) | TyKaoz/gemma-4-E4B-it-8bit |
8-bit | 24 Go | 9.0 Go |