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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YOLO26: Key Architectural Enhancements and Performance Benchmarking for Real-time Object Detection

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