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

Obsidian(Markdown笔记软件) 插件 + claude code skills 玩法合集:论文管理、图片优化、多格式导出一站式搞定

Obsidian(Markdown笔记软件) 插件 + claude code skills 玩法合集:论文管理、图片优化、多格式导出一站式搞定

文章目录 * 概要 * 配置 github * Obsidian + AI:解锁高效创作新玩法 * obsidian claudian 插件 * obsidian skills * 论文推荐解读 skills * 图片管理优化 * 笔记导出为 Word/HTML/PDF * 双向链接与知识图谱 概要 Obsidian 最吸引人的一点,就是它的笔记存储方式——所有笔记本质上都是本地电脑上的独立 Markdown 文件。这意味着,哪怕 Obsidian 开发者跑路、软件停更,笔记也不会丢失,换任何一款 Markdown 编辑器(比如 VS Code、Typora)都能继续编辑使用。 为了进一步保障安全,可以搭配 GitHub 进行云端同步备份——GitHub 作为全球最大的源代码托管平台,早已成为计算机科学的基础设施,把笔记备份在上面,比存在任何云笔记、

前端CI/CD流程:自动化部署的正确打开方式

前端CI/CD流程:自动化部署的正确打开方式 毒舌时刻 CI/CD?听起来就像是前端工程师为了显得自己很专业而特意搞的一套复杂流程。你以为配置了CI/CD就能解决所有部署问题?别做梦了!到时候你会发现,CI/CD配置出错的概率比手动部署还高。 你以为随便找个CI/CD工具就能用?别天真了!不同的工具配置方式不同,坑也不同。比如Jenkins的配置文件就像是天书,GitLab CI的YAML语法也能让你崩溃。 为什么你需要这个 1. 自动化部署:CI/CD可以自动完成代码测试、构建和部署,减少手动操作,提高部署效率。 2. 减少人为错误:自动化部署可以避免手动部署时的人为错误,提高部署的可靠性。 3. 快速反馈:CI/CD可以在代码提交后立即进行测试和构建,及时发现问题,提供快速反馈。 4. 持续集成:CI/CD可以确保代码的持续集成,避免代码冲突和集成问题。 5. 环境一致性:CI/CD可以确保不同环境的配置一致,避免环境差异导致的问题。 反面教材

前端微前端架构:大项目的救命稻草还是自找麻烦?

前端微前端架构:大项目的救命稻草还是自找麻烦? 毒舌时刻 微前端?听起来就像是一群前端工程师为了显得自己很高级,特意发明的复杂术语。不就是把一个大应用拆成几个小应用嘛,至于搞得这么玄乎吗? 你以为拆成微前端就能解决所有问题?别做梦了!到时候你会发现,调试变得更麻烦了,部署变得更复杂了,甚至连样式都可能互相冲突。 为什么你需要这个 1. 大型应用的可维护性:当你的应用变得越来越大,单靠一个团队已经无法高效维护时,微前端可以让不同团队独立开发和部署各自的模块。 2. 技术栈的灵活性:不同的微前端可以使用不同的技术栈,比如一个模块用React,另一个模块用Vue,这样可以根据团队的专长选择最合适的技术。 3. 独立部署:微前端可以独立部署,不需要整个应用一起发布,这样可以减少发布风险,加快发布速度。 4. 团队协作:不同团队可以独立开发各自的微前端,减少代码冲突和沟通成本。 反面教材 // 这是一个典型的单体应用结构 import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'

春节寒假作业辅导:基于 Rokid 灵珠平台打造 AI Glasses 作业助手

春节寒假作业辅导:基于 Rokid 灵珠平台打造 AI Glasses 作业助手

本文应用基于Rokid灵珠智能体/CXR SDK开发,开发指南https://forum.rokid.com/index 文章目录 * 一、引言:为什么我们需要一个 AI Glasses 作业助手? * 二、方案设计与架构 * 2.1 核心功能定义 * 2.2 端到端架构(AI Glasses) * 2.3 业务流程架构 * 三、开发实战:手把手搭建“作业救星” * 3.1 准备工作 * 3.2 步骤一:创建知识库(资源准备) * 3.3 步骤二:创建智能体(Agent) * 3.4 步骤三:搭建核心工作流(Workflow)