在 Mac Mini M4 上本地跑大模型(Ollama + Llama + ComfyUI + Stable Diffusion | Flux)

在 Mac Mini M4 上本地跑大模型(Ollama + Llama + ComfyUI + Stable Diffusion | Flux)

Mac Mini M4 配备了苹果自家研发的 M1/M2/M4 芯片,具有强大的处理能力,能够支持本地跑一些大模型,尤其是在使用如 Ollama、Llama、ComfyUI 和 Stable Diffusion 这类 AI 相关工具时,性能表现非常好。本教程将指导你如何在 Mac Mini M4 上本地部署并运行这些大模型,涵盖从环境搭建到使用的全流程。


一、准备工作

  1. 确保系统更新
    确保你的 macOS 版本已更新到最新的版本(例如 macOS 13.0 以上),这将确保兼容性和性能。

安装 Homebrew(macOS 包管理工具)
Homebrew 是 macOS 上非常流行的包管理工具,它帮助你方便地安装各种软件。在终端中输入以下命令来安装 Homebrew(如果你尚未安装):

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

二、安装依赖项和环境配置

1. 安装 Python 和虚拟环境

对于大部分 AI 工具,你需要 Python 3.x 和虚拟环境来管理依赖关系。首先确保 Python 版本合适:

brew install [email protected] 

创建一个新的虚拟环境:

python3 -m venv ai-env source ai-env/bin/activate 
2. 安装 Ollama

Ollama 是一个可以直接加载多个大模型的框架,它支持本地运行大模型,且易于配置。安装 Ollama:

brew tap ollama/ollama brew install ollama 

安装完成后,可以通过以下命令启动 Ollama:

ollama start 
3. 安装 Llama

Llama 是一个非常强大的语言模型,可以用于各种自然语言处理任务。你可以通过以下命令安装 Llama:

克隆 Llama 的 GitHub 仓库:

git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git cd llama python setup.py install

通过 pip 安装 Llama 依赖:

pip install llama-index 

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LLaMA Factory 核心原理讲解

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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了LLaMA Factory 核心原理讲解,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 * 1. 前言 * 2. 核心模块讲解 * 3. SFT流程讲解 1. 前言 在之前的文章主要介绍了LLaMA Factory的操作方法,其中包括: * LLaMA Factory多卡微调的实战教程 * 基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程 * LLaMA Factory添加新模型template的实战解析 * LLaMA Factory在预测阶段时添加原有问题的实战代码 * 详解大模型多轮对话的数据组织形式 但也有同学提出疑问

让工作效率翻倍的终极神器之被工具定义的编程时代(VS Code + GitHub Copilot + JetBrains全家桶)

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目录 * 一、引言:被工具定义的编程时代 * 二、背景:传统开发模式的效率瓶颈 * 2.1 认知负荷过载 * 2.2 工具链断层 * 三、效率翻倍工具链深度解析 * 3.1 智能代码编辑器:从打字机到智能助手 * 3.2 版本控制大师:Git的隐藏技能 * 3.3 自动化脚本:解放生产力的魔法 * 3.4 协作平台:从信息孤岛到知识网络 * 四、工具链选型方法论 * 4.1 效率评估模型 * 4.2 定制化策略 * 五、总结:工具是能力的延伸 一、引言:被工具定义的编程时代 在GitHub Copilot单月生成代码量突破10亿行的今天,开发者早已告别“记事本+命令行”

GitHub Awesome Copilot 项目深度解析:社区驱动的 AI 编程助手增强工具库

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概要 GitHub Awesome Copilot 是一个由社区驱动的开源项目,专注于为 GitHub Copilot 提供丰富的自定义增强工具。该项目汇集了全球开发者贡献的指令、提示词、配置和代理,旨在帮助用户最大化利用 GitHub Copilot 的 AI 编程能力。通过提供模块化的自定义组件,该项目将 Copilot 从一个通用的代码生成工具,升级为能够适应特定领域、工作流和最佳实践的智能编程伙伴。随着 AI 编程助手技术的快速发展,此类社区项目在推动工具实用性和普及性方面扮演着关键角色,特别是在个性化、专业化场景的支持上。 整体架构流程 Awesome GitHub Copilot 项目采用模块化、分层式的架构设计,确保各类自定义组件能够独立管理又相互协作。整体架构流程可分为五个核心层次: 1. 资源层(Resource Layer):作为基础层,包含所有原始的自定义组件文件,如提示词文件(.prompt.md)、指令文件(.instructions.md)

【记录】Copilot|Github Copilot重新学生认证通过方法(2025年7月,包括2FA和认证材料、Why are you not on campus)

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文章目录 * 前言 * 步骤 * 最重要的一步 前言 事实上,Github Copilot马上就要开源了,我原本的认证过期了。但是在我体验了众多的代码补全工具实在是太难用了之后,我觉得一天也等不了了,就去再一次认证了学生认证。 这次严格了很多,要求巨无敌多,这里写一下新认证要干的事情。 一口气认证了八次的含金量谁懂,把要踩的坑全踩完了。。 步骤 (如果你是第一次认证还要额外添加一下自己的学校邮箱,这里我就略过不提了) 在所有的步骤之前,最好确保你的本人就在学校或者在学校附近。当你出现了报错You appear not to be near any campus location for the school you have selected.时,会非常难通过。 而其他的报错可以按我下文这种方式通过。 (对于部分学校,比如华科大)双重认证Two-factor authentication要打开:跳转这个网站https://github.com/settings/security,然后点下一步开启认证,