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llama.cpp
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local-agent
imatrix
conversational
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
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -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/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -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
- 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: 13,989 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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 | #!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""dougu.py -- 先生に **道具を選ばせて**、結果を見せて、また選ばせる(道具の輪)
────────────────────────────────────────────────
なぜ作ったか
────────────────────────────────────────────────
カーネルは道具を すでに ひととおり持っている(machine / coderun / wiki / kernel)。
足りないのは **道具を選ぶ輪** だった。
いま : あなた → カーネルの記号的な探索 → 部品を並べる → 実行
ここ : あなた → 先生が道具を選ぶ → 実行 → 結果を見せる → また選ぶ → 答え
「Claude Code のようにパソコンを触らせたい」への答えがこれ。
────────────────────────────────────────────────
安全(ここが本体。道具より先に決めること)
────────────────────────────────────────────────
v1 に入れるのは **跡が残らないもの だけ**。
・読むだけの道具(時刻・電池・空き容量・フォルダの中身・辞書・Wikipedia)
・コードは coderun の **使い捨ての部屋**の中だけ(外に出られない)
入れないもの:
・ファイルを作る/動かす/消す … kernel 側の 仮想→関所→記録→取り消し を通すべき
・アプリ操作・打ち込む・押す … machine.py の危険度でいう「跡」
**先生が選べる道具に「跡」を1つも置かない**のが、この輪の安全の全部。
先生が間違えても、壊れるものが無い。
★ 頼み文の並び順
毎回同じもの(道具のいちらん・書き方・例)を **先** に、
毎回ちがうもの(これまでの経過・質問)を **最後** に置く。
llama.cpp は前と同じ頭を読み直さないので、これだけで数倍速くなる
(2026-09-06 実測: 同じ長さの頼み文で 75.6秒 → 3.3秒)。
Python 標準ライブラリのみ。
"""
import json
import os
import time
MAX_WA = 6 # 何回まで道具を使ってよいか
MAX_BYOU = 240 # 全体の持ち時間
# ---------------------------------------------------------------- 道具
def _shiraberu(a):
"""Wikipedia を引く"""
import wiki
w = (a.get("語") or a.get("word") or "").strip()
if not w:
return "語が空です"
r = wiki.ask(w, chars=1200)
if isinstance(r, dict):
return "【%s】\n%s" % (r.get("題", w), r.get("本文") or r.get("説明") or "")
return str(r or "見つかりませんでした")
def _kotoba(a):
"""手元の辞書(外に出ない)"""
w = (a.get("語") or "").strip()
if not w:
return "語が空です"
try:
import jisho
return str(jisho.hiku(w))
except Exception:
import wiki
return _shiraberu({"語": w})
def _folder(a):
"""フォルダの中身を見る(読むだけ。触らない)"""
import kernel as _k
basho = (a.get("場所") or "Desktop").strip()
try:
d = _k.place_dir(basho)
except Exception as e:
return "その場所は見られません: %s" % e
if not os.path.isdir(d):
return "%s がありません" % d
na = sorted(os.listdir(d))
na = [x for x in na if not x.startswith(".")]
atama = na[:60]
s = "%s に %d 個\n" % (basho, len(na)) + "\n".join(" " + x for x in atama)
if len(na) > len(atama):
s += "\n …ほか %d 個" % (len(na) - len(atama))
return s
def _pc(a):
"""パソコンの様子(読むだけ)"""
import machine as _m
nani = (a.get("何") or a.get("項目") or a.get("what") or "").strip()
hyou = {"いま何時": _m.m_time, "時刻": _m.m_time, "時間": _m.m_time,
"時": _m.m_time, "現在時刻": _m.m_time, "日付": _m.m_time,
"電池": _m.m_battery, "バッテリー": _m.m_battery,
"空き容量": _m.m_disk, "ディスク": _m.m_disk, "容量": _m.m_disk,
"メモリ": _m.m_memory_use, "音量": _m.m_volume,
"ネット": _m.m_wifi, "WiFi": _m.m_wifi, "wifi": _m.m_wifi,
"開いているアプリ": _m.m_apps, "アプリ": _m.m_apps}
f = hyou.get(nani)
if not f:
# ★ ここで「案内」だけ返すと、**先生はそれを答えだと思って作り話をする。**
# 実際に起きた(2026-09-06): {"何":"時"} が表に無く案内を返したら、
# 先生は「10:30」と答えた。本当は 18:53 だった。
# 道具が答えなかったことは、**答えなかったと はっきり言う。**
return ("【この道具は答えていません】「%s」は見られません。"
"見られるのは: %s / この結果から答えを作らないこと。"
% (nani, " / ".join(sorted(set(hyou)))))
try:
return str(f({}))
except Exception as e:
return "見られませんでした: %s" % e
def _code(a):
"""使い捨ての部屋で Python を走らせる。部屋の外には出られない"""
import coderun
src = a.get("コード") or a.get("code") or ""
if not src.strip():
return "コードが空です"
r = coderun.run(src, lang="python", timeout=15)
out = (r.get("出力") or "").strip()
err = (r.get("エラー") or "").strip()
s = out if out else "(何も出力されませんでした)"
if err:
s += "\n── エラー ──\n" + err[:600]
return s[:2000]
DOUGU = {
"しらべる": (_shiraberu, '{"語":"富士山"}', "Wikipedia を引く(外に出る)"),
"ことばの意味": (_kotoba, '{"語":"都道府県"}', "辞書を引く"),
"フォルダを見る": (_folder, '{"場所":"Desktop"}',
"中身を並べる。見るだけで触らない(Desktop/Downloads/Documents)"),
"パソコンの様子": (_pc, '{"何":"空き容量"}',
"いま何時/電池/空き容量/メモリ/音量/ネット/開いているアプリ"),
"けいさん": (_code, '{"コード":"print(sum(range(1,11)))"}',
"Python を使い捨ての部屋で走らせて出力を見る。計算や文字数えに使う"),
}
# ---------------------------------------------------------------- 頼み文
def _atama():
"""毎回おなじ部分。**必ず先頭に置く**(読み直させないため)"""
p = ["あなたはパソコンの助手です。道具を使って質問に答えます。",
"", "【使える道具】"]
for n, (_f, rei, setsu) in DOUGU.items():
p.append(' %s … %s' % (n, setsu))
p.append(' 例: {"道具":"%s","引数":%s}' % (n, rei))
p += ["",
"【答えかた】JSON をひとつだけ書く。説明もコードフェンスも書かない。",
' 道具を使うとき : {"道具":"…","引数":{…}}',
' 答えが出たとき : {"答え":"…"}',
"",
"【守ること】",
" ・分かっているつもりで答えない。**確かめてから答える**",
" ・道具の結果に無いことは書かない。無ければ「分かりません」と答える",
" ・道具が【この道具は答えていません】と言ったら、**それは答えではない**。",
" 別の引数で言い直すか、分かりませんと答えること。数字を作らないこと。",
" ・同じ道具を同じ引数で二度使わない",
" ・答えが出たら すぐ {\"答え\":…} を返す",
""]
return "\n".join(p)
def _shippo(toi, keika):
"""毎回ちがう部分。**必ず最後に置く**"""
p = []
if keika:
p.append("【これまで】")
for i, (d, hiki, res) in enumerate(keika, 1):
p.append(" %d. %s %s" % (i, d, json.dumps(hiki, ensure_ascii=False)))
p.append(" → " + (res or "")[:700].replace("\n", "\n "))
p.append("")
p.append("【質問】" + toi)
return "\n".join(p)
# ---------------------------------------------------------------- 輪
def mawasu(toi, cfg, iu=None, max_wa=MAX_WA, timeout=90):
"""道具の輪を回す。戻り値: {"答え","経過","回数","ミリ秒","error"}"""
import sensei
import teachers
t0 = time.monotonic()
keika = []
# ★ 同じ道具を同じ引数で繰り返す癖がある。**言葉で禁じても守らない。**
# 実測(2026-09-06): 「デスクトップに何がありますか」で
# 「フォルダを見る{場所:Desktop}」を **6回** 繰り返した(35秒)。
# 頼み文に「二度使わない」と書いてあっても、である。
# → 仕組みで止める。同じ手は二度走らせず、走らせたことにもしない。
tsukatta = set()
kurikaeshi = 0
for wa in range(1, max_wa + 1):
if time.monotonic() - t0 > MAX_BYOU:
return {"答え": "", "経過": keika, "回数": wa - 1,
"ミリ秒": int((time.monotonic() - t0) * 1000),
"error": "時間切れ"}
r = sensei.kiku(_atama() + _shippo(toi, keika), cfg, timeout=timeout,
system="JSON をひとつだけ返す係です。説明を書かないこと。")
if r.get("error"):
return {"答え": "", "経過": keika, "回数": wa - 1,
"ミリ秒": int((time.monotonic() - t0) * 1000),
"error": r["error"]}
j = teachers.extract_json(r["答え"])
if not isinstance(j, dict):
j = {"答え": r["答え"]} # JSON にできないなら、そのまま答えとみなす
if "答え" in j and not j.get("道具"):
return {"答え": str(j["答え"]), "経過": keika, "回数": wa - 1,
"ミリ秒": int((time.monotonic() - t0) * 1000), "error": None}
na = str(j.get("道具") or "").strip()
hiki = j.get("引数") if isinstance(j.get("引数"), dict) else {}
if na not in DOUGU:
keika.append((na or "(道具名なし)", hiki,
"そんな道具はありません。使えるのは: "
+ " / ".join(DOUGU)))
continue
kagi = na + "|" + json.dumps(hiki, ensure_ascii=False, sort_keys=True)
if kagi in tsukatta:
kurikaeshi += 1
if iu:
iu(" %d回目: %s(同じ手なので走らせません)" % (wa, na))
if kurikaeshi >= 2:
break # 二度言っても直らない。打ち切って答えさせる
keika.append((na, hiki,
"※ その手は もう使いました。結果は上に出ています。"
"答えが出ているなら {\"答え\":…} を返してください。"
"足りないなら **別の道具か 別の引数** を使ってください。"))
continue
tsukatta.add(kagi)
if iu:
iu(" %d回目: %s %s" % (wa, na, json.dumps(hiki, ensure_ascii=False)[:60]))
try:
res = DOUGU[na][0](hiki)
except Exception as e:
res = "道具が失敗しました: %s: %s" % (type(e).__name__, e)
keika.append((na, hiki, str(res)))
# 打ち切り。分かった範囲で答えさせる。
# ★ **道具の結果を 捨てないこと。**
# まとめの1回が失敗しても、調べた中身は既に手元にある。
# 実際に起きた(2026-09-06): モデルが JSON を書いている途中で切れ、
# llama-server の解析器が転んで HTTP 500 を返した
# W common_chat_peg_parse: unparsed peg-native output: {"答え":"1
# そのとき「だめでした」とだけ言って、取れていたフォルダの中身を捨てていた。
# 長い答えほど切れやすいので、**短く答えろ**と言っておく。
r = sensei.kiku(_atama() + _shippo(toi, keika)
+ "\n道具はもう使えません。分かった範囲で "
'{"答え":"…"} だけを、**200字以内で**返してください。'
"分からなければ そう答えてください。",
cfg, timeout=timeout,
system="JSON をひとつだけ返す係です。短く答えること。")
j = teachers.extract_json(r.get("答え") or "") or {}
kotae = str(j.get("答え") or r.get("答え") or "").strip()
if not kotae and keika:
# まとめに失敗した。せめて **最後に道具が返したもの** を そのまま見せる
na, hiki, res = keika[-1]
for k in reversed(keika):
if not str(k[2]).startswith("※"):
na, hiki, res = k
break
kotae = ("うまくまとめられませんでした。道具(%s)が返したものを"
"そのまま出します:\n%s" % (na, str(res)[:800]))
return {"答え": kotae, "経過": keika, "回数": len(keika),
"ミリ秒": int((time.monotonic() - t0) * 1000), "error": None}
return {"答え": kotae, "経過": keika,
"回数": len(keika), "ミリ秒": int((time.monotonic() - t0) * 1000),
"error": r.get("error") if not kotae else None}
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