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llama.cpp
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Instructions to use miutti/intel-mac-local-llm with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use miutti/intel-mac-local-llm with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Build from source code
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-app # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama cli -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Use Docker
docker model run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
- Llama new
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use miutti/intel-mac-local-llm with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "miutti/intel-mac-local-llm" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "miutti/intel-mac-local-llm", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
- Ollama
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Ollama:
ollama run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
- Unsloth Desktop
- Pi
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Pi:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Configure the model in Pi
# Install Pi: npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent # Add to ~/.pi/agent/models.json: { "providers": { "llama-cpp": { "baseUrl": "http://localhost:8080/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "none", "models": [ { "id": "miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL" } ] } } }Run Pi
# Start Pi in your project directory: pi
- Docker Model Runner
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
- Lemonade
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Run and chat with the model
lemonade run user.intel-mac-local-llm-UD-Q2_K_XL
List all available models
lemonade list
- Hermes Agent
How to use miutti/intel-mac-local-llm with Hermes Agent:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Configure Hermes
# Install Hermes: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash hermes setup # Point Hermes at the local server: hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1 hermes config set model.default miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Run Hermes
hermes
- Atomic Chat
- OpenClaw
How to use miutti/intel-mac-local-llm with OpenClaw:
Start the llama.cpp server
# Install llama.cpp: brew install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server: llama serve -hf miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL
Configure OpenClaw
# Install OpenClaw: npm install -g openclaw@latest # Register the local server and set it as the default model: openclaw onboard --non-interactive --mode local \ --auth-choice custom-api-key \ --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \ --custom-model-id "miutti/intel-mac-local-llm:UD-Q2_K_XL" \ --custom-provider-id llama-cpp \ --custom-compatibility openai \ --custom-text-input \ --accept-risk \ --skip-health
Run OpenClaw
openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"
File size: 9,934 Bytes
df41178 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 | #!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
council.py -- 何人かで考えて、多数決で決める(=考える時間で賢くする)
────────────────────────────────────────────────
「掛け算を増やさずに賢くする」いちばん確実な道は、
考える時間を増やすこと。いま世の中で
「test-time compute(答えるときに考える時間)」と呼ばれているもの。
────────────────────────────────────────────────
やることは3つだけ。
① 何人かに、ちがう順番で探させる(視点を変える)
② 出てきた案を、ぜんぶ下見で確かめる(通らない案はここで落ちる)
③ 残った案を多数決で選ぶ
ここで大事なこと。
③の多数決は「たし算」です。掛け算ではありません。
ですが、探せる範囲は 人数 × 深さ で増えます。
5人 × 深さ4 = 5⁴ = 625通り
掛け算を1回も使わずに、探せる広さだけが掛け算で増える。
多数決には、1万ビットの「たばねる」をそのまま使う。
手順を1本のビット列にして、みんなの分をたばね、
たばねたものにいちばん近い手順を選ぶ。
(票を数えるのと同じことだが、
「ほとんど同じで1手だけ違う案」もちゃんと近いと分かる)
"""
import os, sys, time
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
sys.path.insert(0, HERE)
import hdv
# ------------------------------------------------------------------
# 視点 -- 部品の並べ方を変える係
# 同じ問題でも、どの手から試すかで、たどりつく案が変わる
# ------------------------------------------------------------------
def _v_normal(names, slots, path):
"""ふつう。実績の順(policy が決めた順)のまま"""
return names
def _v_narrow_first(names, slots, path):
"""条件を先に使い切る人。「しぼる」を早めに置く"""
return sorted(names, key=lambda n: 0 if n.startswith("しぼる") else 1)
def _v_short_first(names, slots, path):
"""短く済ませたい人。終わりの部品を早めに置く"""
import kernel
return sorted(names, key=lambda n: 0 if kernel.PARTS[n].get("terminal") else 1)
def _v_reverse(names, slots, path):
"""へそ曲がり。実績の逆から試す。
実績どおりだと、いつも同じ案しか出てこないので、わざと逆を見る"""
return list(reversed(names))
def _v_alpha(names, slots, path):
"""名前順。実績にまったく引きずられない、まっさらな視点"""
return sorted(names)
# 視点 = (名前, 部品の並べ方, 探し方)
#
# 【はじめ失敗したやり方と、その理由】
# 最初は5人ぜんぶ「幅(横に広く)」で、部品の順番だけ変えていた。
# 測ったら、ひとりで探すのと まったく同じ数しか解けなかった。
#
# 考える量 ひとり 5人で合議
# 8通り 2/10 2/10
# 20通り 3/10 3/10
# 40通り 6/10 6/10
#
# 理由は単純で、探し方が同じだと、順番を変えても
# 同じ場所を同じ順に見に行くから。人数だけ増やしても意味がない。
#
# 【直したやり方】
# 半分を「深(一本の道を先まで掘る)」にした。
# 広く見る人と、深く掘る人がいて、はじめて見る場所が変わる。
VIEWS = [
("ふつうの人", _v_normal, "幅"),
("しぼり優先の人", _v_narrow_first, "幅"),
("深く掘る人", _v_normal, "深"),
("深く掘るへそ曲がり", _v_reverse, "深"),
("深く掘る名前順", _v_alpha, "深"),
("短く済ます人", _v_short_first, "幅"),
]
# ------------------------------------------------------------------
# 手順を1万ビットにする
# ------------------------------------------------------------------
def plan_vec(plan):
"""手順を1本のビット列にする。
「1番目がさがす」「2番目がしぼる」…を、それぞれ
ずらし(permute) で順番を表してから、たばねる。
順番が違えば違うビット列になる。
"""
if not plan:
return 0
return hdv.bundle_bits([hdv.permute(hdv.atom("手:" + n), i + 1)
for i, n in enumerate(plan)])
# ------------------------------------------------------------------
# 合議
# ------------------------------------------------------------------
def deliberate(slots, allow=None, per_view=3, budget=400, max_depth=6,
verbose=True):
"""何人かで考えて、多数決で1つ選ぶ。
戻り値: (手順, 結果, 記録) 見つからなければ (None, None, 記録)
"""
import kernel
t0 = time.time()
log = {"視点": [], "案": [], "採用": None}
cands = [] # [(手順, 結果, 出した視点のならび)]
# --- ① 何人かに、ちがう順番で探させる ---
for who, bias, strategy in VIEWS:
try:
got = kernel.solve(slots, verbose=False, allow=allow,
bias=bias, budget=budget, strategy=strategy,
max_depth=max_depth, collect=per_view)
except Exception as e:
log["視点"].append((who, f"できなかった({e})"))
continue
got = got if isinstance(got, list) else ([got] if got and got[0] else [])
log["視点"].append((who, f"{len(got)} 案"))
for plan, st in got:
for c in cands:
if c[0] == plan:
c[2].append(who)
break
else:
cands.append([list(plan), st, [who]])
if not cands:
return None, None, log
# --- ② ぜんぶ下見で確かめる。通らない案はここで落とす ---
ok = []
for plan, st, voters in cands:
try:
chk, bad = kernel.try_plan(plan, slots)
except Exception as e:
bad, chk = str(e), {}
good = (not bad) and bool(chk.get("files")) \
and kernel.goal_reached(chk, slots, plan)
log["案"].append({"手順": plan, "票": list(voters),
"通った": good, "理由": bad or ("" if good else "条件不足")})
if good:
ok.append((plan, st, voters))
if not ok:
return None, None, log
# --- ③ 多数決 ---
#
# 【はじめ失敗したやり方と、その理由】
# 最初は「1万ビットでたばねて、真ん中にいちばん近い案」を選んだ。
# 結果はこうなった:
# ✓ さがす → かさなり 票5
# ✓ さがす → つくる → かさなり 票5
# ★ さがす → つくる → ふるいじゅん → かさなり 票5 ← 選ばれた
# いちばん長い、むだな手が2つ入った案が選ばれてしまった。
# 理由は単純で、長い案ほど材料が多く、
# みんなをたばねた真ん中に「なんとなく近く」なるから。
# つまり真ん中との近さは、案の良し悪しではなく長さを測っていた。
#
# 【直したやり方】
# ① 票の多さ … 何人がその案にたどりついたか
# ② 手数の少なさ … 同じことができるなら短いほうがよい
# ③ 真ん中との近さ … ①②が同点のときの、最後の決め手だけに使う
#
# 1万ビットのたばねは、ここでは「同点をほどく係」に格下げした。
# 本当は主役にしたかったが、測ったら主役には向いていなかった。
vecs, ws = [], []
for plan, _st, voters in ok:
vecs.append(plan_vec(plan))
ws.append(len(voters))
center = hdv.bundle_bits(vecs, ws)
scored = []
for (plan, st, voters), v in zip(ok, vecs):
scored.append((len(voters), -len(plan), hdv.near(center, v),
plan, st, voters))
scored.sort(key=lambda x: (x[0], x[1], x[2]), reverse=True)
nvote, _neg, near, plan, st, voters = scored[0]
log["採用"] = {"手順": plan, "票": voters, "近さ": round(near, 3),
"案の数": len(cands), "通った案": len(ok),
"ミリ秒": round((time.time() - t0) * 1000, 1)}
if verbose:
show(log)
return plan, st, log
def show(log):
print(" ── 合議 ──")
for who, r in log["視点"]:
print(f" {who:<12} {r}")
for a in log["案"]:
mark = "✓" if a["通った"] else "✗"
print(f" {mark} {' → '.join(a['手順'])}"
f" 票{len(a['票'])}"
+ ("" if a["通った"] else f" ({a['理由']})"))
d = log.get("採用")
if d:
print(f" ★ 採用: {' → '.join(d['手順'])}"
f" 票{len(d['票'])}/{d['通った案']} "
f"みんなの真ん中との近さ {d['近さ']} {d['ミリ秒']}ミリ秒")
if __name__ == "__main__":
import kernel
kernel.make_demo()
for slots in [
{"動作": "移動", "場所": "Desktop", "種類": "画像", "時期": "去年"},
{"動作": "数える", "場所": "Downloads", "種類": "PDF"},
{"動作": "重複", "場所": "Desktop"},
]:
print(f"\n■ {slots}")
plan, st, log = deliberate(slots)
print(f" → {' → '.join(plan) if plan else '見つからず'}")
|