PromptMill
PromptMill es un generador de prompts IA autocontenido que funciona completamente en el lado del cliente. Utiliza modelos Dolphin LLM (escalonados por VRAM) para generar prompts optimizados para video, imagen, audio, 3D y herramientas creativas. No requiere API keys ni conexión a la nube.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 20:22 · upstream 22 sept 2026, 19:55 · release v3.3.0
Qué es PromptMill
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
PromptMill es una interfaz web local que genera prompts inteligentes para múltiples tipos de generación de contenido artificial. El sistema detecta automáticamente el hardware disponible (CPU o GPU) y selecciona el modelo adecuado basado en la memoria VRAM del usuario, con modelos incensurables Dolphin 3.0. Ofrece 146 objetivos especializados divididos en categorías: video (36), imagen (35), audio (20), 3D (21) e inteligencia creativa (34). Incluye historial de sesiones, filtrado por categoría y búsqueda por tipo de objetivo. Se ejecuta sin dependencias externas ni claves API, con un solo comando para iniciar.
- Generación de prompts para video generativo (Sora, Runway Gen-3/4.5, Kling AI) con optimización automática según VRAM
- Creación de imágenes con modelos como Midjourney v7, FLUX y Stable Diffusion mediante prompts personalizados
- Producción de audio musical con modelos Suno v5 o Udio 2.0 a partir de descripciones de estilo y estructura
- Generación de contenido 3D (Tripo AI, Spline) para prototipos visuales sin necesidad de renderizado tradicional
- Creación de textos creativos como guiones de películas, scripts de podcast o contenido SEO mediante modelos especializados
- Auto-detección inteligente del hardware (CPU vs GPU) con selección automática del modelo basado en VRAM disponible
- Modelos Dolphin LLM incensurables disponibles desde 1B hasta 8B parámetros, escalando según la memoria de la GPU
- 146 objetivos especializados distribuidos por categorías que permiten filtrar y generar prompts específicos sin necesidad de conocimientos técnicos
- Historial persistente de generaciones (últimos 20) recuperable mediante suscriptores de sesión
- API REST completa con endpoints para generación, streaming y verificación de estado del servidor
- Despliegue completamente zero-config con imágenes pre-bueltas en Docker Hub y un solo script de inicio
- No se puede ejecutar localmente sin contenedores Docker ni herramientas de compilación adicionales (llama-cpp-python)
- La versión CPU requiere ~1.5GB de VRAM para modelos pequeños, mientras que la GPU requiere entre 4-13GB dependiendo del modelo
- El historial de sesiones se limita a los últimos 20 generaciones por sesión
- No incluye un entorno local de desarrollo con Python y herramientas de linting en el repositorio
- La selección automática de modelos depende de la detección de VRAM, lo que puede no ser óptimo para configuraciones específicas
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para ejecutar PromptMill se requiere Docker. La imagen CPU usa `python:3.14-slim-trixie` y no necesita compilación. La imagen GPU usa `nvidia/cuda:13.3.1-ubuntu26.04` con soporte para offload de CUDA. Se recomienda usar la versión GPU en entornos con NVIDIA, ya que ofrece modelos más potentes (hasta 8B parámetros) y mejor rendimiento. El script de inicio detecta automáticamente si el runtime NVIDIA está disponible y ajusta las opciones correspondientes. Para producción se pueden configurar variables de entorno como `PROMPTMILL_PORT` o `MODELS_DIR`. Se recomienda un proxy en front-end para proteger la API REST.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.