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

Photoshop AI绘画插件:革命性的创意工作流集成方案

Photoshop AI绘画插件:革命性的创意工作流集成方案 【免费下载链接】Auto-Photoshop-StableDiffusion-PluginA user-friendly plug-in that makes it easy to generate stable diffusion images inside Photoshop using either Automatic or ComfyUI as a backend. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Auto-Photoshop-StableDiffusion-Plugin 在当今数字艺术创作领域,AI绘画插件正在重塑创意工作流程。这款Auto-Photoshop-StableDiffusion-Plugin作为AI绘画插件的代表,将专业图像处理与AI生成技术无缝融合,为Photoshop用户提供了前所未有的创作可能性。通过这种高效集成方案,设计师可以在熟悉的操作环境中直接调用强大的Stable Diffusion功能,实现从概念构思到成品输出的全流程优化。 创新

【30天从零玩转AI应用开发】第2篇:大模型API注册+调用实战

【30天从零玩转AI应用开发】第2篇:大模型API注册+调用实战

文章目录 * 前言 * 【30天从零玩转AI应用开发】第2篇:大模型API注册+调用实战(OpenAI/文心一言/通义千问) * 专栏副标题 * 专栏简介 * 摘要 * 关键词 * 前言 * 一、3大主流大模型API对比(新手必看) * 新手选择建议(避坑指南): * 二、API注册+密钥获取(文字版超详细指南) * 2.1 OpenAI注册+密钥获取(含避坑技巧) * 准备工具: * 注册步骤(每一步都标清按钮位置): * 避坑技巧: * 2.2 百度文心一言注册+密钥获取(10分钟搞定) * 准备工具: * 注册步骤: * 关键提醒: * 2.3 阿里通义千问注册+密钥获取 * 准备工具: * 注册步骤: * 三、API调用实战(Python代码可直接复制) * 3.

FPGA视频4分屏项目 - 系统架构详细讲解

FPGA视频4分屏项目 - 系统架构详细讲解 一、系统整体架构 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ CMOS摄像头 (双路) │ │ (CMOS1/2 采集8bit数据) │ └────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 图像预处理模块 (4路处理) │ │ (cam_pre_process / process_filter / process_gamma 等) │ │ 输出 16bit 图像数据到写FIFO │ └────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌────────────────────────────

亲测麦橘超然Flux模型:这些提示词让AI绘画效果惊艳!

亲测麦橘超然Flux模型:这些提示词让AI绘画效果惊艳! 1. 为什么说“麦橘超然”是中低显存设备的AI绘画新选择? 你是否也经历过这样的困扰:想在自己的笔记本或入门级显卡上跑一跑最新的文生图模型,结果刚加载完模型就内存爆满、显存告急,连生成一张图都要等三分钟?我试过太多方案——Stable Diffusion WebUI 启动慢、ComfyUI 配置复杂、本地部署 LCM 模型又总缺依赖……直到遇见 麦橘超然 - Flux 离线图像生成控制台。 它不是另一个“看起来很美”的Demo项目。它是真正能在8GB显存的RTX 3060笔记本上稳定运行、20秒内出图、画质不妥协的轻量化生产级工具。 核心秘密就藏在它的技术底座里: 基于 DiffSynth-Studio 构建,不是简单套壳,而是深度适配 Flux 架构的推理优化; 集成官方 majicflus_v1 模型(麦橘团队专为中文语义与东方美学调优的 Flux 变体); 全链路采用 float8