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 

Read more

OpenClaw 和 Claude Code、Cursor、Copilot 有什么区别

在了解了 OpenClaw 的基本能力之后,很多人都会产生一个很自然的问题: 它和常见的 AI 编程工具到底有什么区别? 比如: * Claude Code * Cursor * GitHub Copilot 这些工具看起来都能: * 写代码 * 改代码 * 提供建议 但如果你真正用过一段时间,就会发现: 它们解决的问题,其实不在一个层面。 这一篇我们就从实际使用角度,把它们的区别讲清楚。 一、先说结论:它们不是“替代关系” 很多人会下意识认为: OpenClaw 是不是 Cursor / Copilot 的升级版? 其实不是。 更准确的理解是: 它们分属于不同类型的工具,可以配合使用,而不是互相替代。 简单划分一下: * Copilot / Cursor:写代码的助手 * Claude Code:理解和修改代码的助手 * OpenClaw:执行任务的 Agent 接下来我们分别看。 二、

Whisper 模型本地化部署:全版本下载链接与离线环境搭建教程

Whisper 模型本地化部署指南 一、模型版本与下载 Whisper 提供多种规模版本,可通过以下官方渠道获取: 1. GitHub 仓库 https://github.com/openai/whisper 包含最新代码、预训练权重和文档 * tiny.en / tiny * base.en / base * small.en / small * medium.en / medium * large-v2 (最新大模型) Hugging Face 模型库 所有版本下载路径: https://huggingface.co/openai/whisper-{version}/tree/main 替换 {version} 为具体型号: 二、离线环境搭建教程 准备工作 1.

OpenCode 踩坑记:GitHub Copilot 按次计费?我的账单为何暴涨 3 倍!

OpenCode 踩坑记:GitHub Copilot 按次计费?我的账单为何暴涨 3 倍!

从发现问题到深度分析,一篇文章搞懂 OpenCode + GitHub Copilot 的正确打开方式 🌟 前言:一个意外的"惊喜" 进入2026年,朋友圈和技术群里都在讨论一个新的AI开发工具 —— OpenCode,号称是 AI 编程助手的"终极形态",支持 GitHub Copilot、Claude、GPT-4 等多种模型,还能自动执行多步任务。 作为一个爱折腾的程序员,我立马下载试用。我有 GitHub Copilot 企业订阅,而且OpenCode还支持,用起来应该不花钱吧? 结果一周后,我收到了公司 IT 部门的"温馨提醒" 📧: “您的 Copilot 使用量是团队平均水平的 3 倍,请注意合理使用…” 什么情况??我明明只是让

AIGC(生成式AI)试用 45 -- DocsGPT 与 Python开发 1

一切从python调用本地DocsGPT完成python开发开始。 遗留问题:如何验证AI开发提交的结果? * 提问 1: 使用python+Tkinter进行GUI程序编码 1. 界面分为左右两部分     - 左侧为python代码编辑区:       左上部为代码多行输入框,嵌入python idle,浅灰色底色;       左下部为 Run 按钮     - 右侧为GPT调用区:       右上部为tab,名称 Question,嵌入多行文本,输入提问问题;       中部为Show Answer按钮,海蓝色;       下部为2个tab:tab1,名称 Answer,嵌入多行文本,显示GPT处理结果;                                tab2,名称History,显示提问历史,answer + question,数据来自名为pyai的sqlite的数据库  2. 优化界面  3. 优化代码 * DeepSeek 回复 1: - 1 次调用界面