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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ROS2机器人slam_toolbox建图零基础

系统:Ubuntu22.04 ROS2版本:Humble 雷达设备:rplidar_a1 一、安装必要的软件包 # 更新系统 sudo apt update # 安装slam_toolbox sudo apt install ros-humble-slam-toolbox # 安装RPLidar驱动 sudo apt install ros-humble-rplidar-ros # 安装导航相关包 sudo apt install ros-humble-navigation2 ros-humble-nav2-bringup 二、配置RPLidar_A1 创建udev规则(让系统识别雷达) # 创建udev规则 echo 'KERNEL=="ttyUSB*", ATTRS{idVendor}=="10c4", ATTRS{idProduct}

简单易学的分离式部署小米智能家居Miloco方法

一、安装环境 * Windows用户:安装WSL2以及Docker * macOS/Linux用户:安装Docker 此处不再赘述,网上随便找个教程即可。特别地,对于Windows用户来说,你需要将 WSL2 的网络模式设置为 Mirrored。 二、使用Docker部署Miloco后端 以下均为bash命令。请Windows用户进入WSL2 / Linux、macOS用户进入终端操作: mkdir miloco cd milico vi docker-compose.yml 以下是compose的内容(不会使用vi的同学可以傻瓜式操作:先按i,再使用粘贴功能,然后按冒号,输入wq然后回车,记得关闭输入法): services:backend:container_name: miloco-backend image: ghcr.nju.edu.cn/xiaomi/miloco-backend:latest network_mode:

轮腿机器人代码调试补充

轮腿机器人代码调试补充

* @Author: 星夜雨夜 * @brief: 轮腿基础代码编写调试补充,移植自达妙开源代码 * @attention:笔者默认读者已经熟练掌握机甲大师RoboMaster c型开发板例程代码的底盘代码和INS_task.c陀螺仪代码、熟练掌握各电机can协议和遥控器dbus协议。默认读者已能看懂轮腿圣经和玺佬的五连杆运动学解算与VMC。建议读者仔细研读轮腿圣经3~5遍,边看MATLAB文件和达妙开源代码,掌握轮腿调试和编写大致思路。一定要注意各状态变量的单位和正负号是否正确,轮腿调试过程中,最难之处在于极性是否正确。本车所有电机均为逆时针旋转为正方向。 !!!强烈建议读者在开发轮腿之前,先运用LQR算法完成一阶倒立摆的平衡小车(即板凳模型)的实现 !!!如果时间紧,其实完全可以不搞仿真,直接实机开调。仿真不疯,实物不一定不疯;但实物疯,仿真必疯。 调试成果展示视频链接(抖音):轮腿机器人 一阶倒立摆平衡小车参考资料: 1.本科毕设 轮腿式双足机器人 开源文件演示_哔哩哔哩_bilibili(资料在视频评论区) 2.达妙平衡小车开源:[达妙科技开源系列-平衡小车] 第一弹_哔哩

【讨论】VR + 具身智能 + 人形机器人:通往现实世界的智能接口

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摘要:本文探讨了“VR + 具身智能 + 人形机器人”作为通往现实世界的智能接口的前沿趋势。文章从技术融合、应用场景、商业潜力三个维度分析其价值,涵盖工业协作、教育培训、医疗康复、服务陪护等领域,并展望VR赋能下的人机共生未来,揭示具身智能如何推动机器人真正理解、感知并参与现实世界。 VR + 具身智能 + 人形机器人:通往现实世界的智能接口 文章目录 * VR + 具身智能 + 人形机器人:通往现实世界的智能接口 * 一、引言:三股力量的融合,正在重塑现实世界 * 二、具身智能:让AI拥有“身体”的智慧 * 1. 什么是具身智能(Embodied Intelligence) * 2. 为什么VR是具身智能的“孵化器” * 三、VR + 具身智能 + 人形机器人:协同结构与原理 * 1. 系统组成 * 2. 人类的“