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"
Download source/NOTES.md from miutti/intel-mac-local-llm: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.39 kB
-
https://huggingface.co/miutti/intel-mac-local-llm/resolve/main/source/NOTES.md
- Command line
-
hf download hf://miutti/intel-mac-local-llm/source/NOTES.md
-
curl -L -o NOTES.md https://huggingface.co/miutti/intel-mac-local-llm/resolve/main/source/NOTES.md
研究ノート — 次の一手
現在の主力レシピ
W ≈ A·B (ランク32〜64, 4bit) + PVQ(残差, k=8, コード16, グループ128)
→ 0.78〜0.94 bit/重み、出力誤差 0.41〜0.47
次にやる候補(優先順)
1. 実活性化の取得 【全ての前提】
モデルを実際に走らせ、対象層の入力を採る。これが無いと
GPTQ・重要度ハイブリッド・ビット配分の判断が全部空振りする。
既存 LocalAI/ollama-models の ollama 経由か、GGUFを自前で回すか。
2. 低ランク部にも回転を効かせる
低ランク因子 A,B は RTN 4bit で量子化している。実験06より 尖りの大きい行列にはスカラー4bitで回転が破格に効く(0.157→0.116)。 A,B に回転を入れれば、いまの主力レシピがそのまま伸びる可能性が高い。安い。
3. 層ごとのビット配分最適化
層によって感度が違う。全層一律ではなく、感度の低い層を薄く削り 平均を1bit未満に保ったまま全体品質を上げる。感度は測れば分かる。
4. モデル全体を通した評価(perplexity)
1層の誤差0.4が、モデル全体でどれだけの劣化になるのか誰も知らない。 ここを測らないと「実用かどうか」を語れない。
5. 復元せずに計算する(真の高速化)
いまは「復元してから普通に掛け算」=軽いだけで速くない。 コード番号のままテーブル引きで内積を出せれば速度も取れる。難関。
応用先(重み以外への転用)
同じ理屈は重み以外にも効く。特に:
- KVキャッシュ: 会話が長いほど膨らみ、体感速度の主犯。その場で作られるので 辞書設計の自由度が重みより大きい可能性。次の目玉候補。
- 埋め込みベクトル(RAGのインデックス)
- モデル間の差分(LoRA配布の圧縮)
罠のメモ
- 条件つきエントロピーはサンプル不足で必ず過小評価される。必ずホールドアウトで検証。
- 低ランクのビット費用は
r*(out+in)*bits/(out*in)。因子は2つ要る。 - 回転は外れ値対策であって万能ではない。ベクトル量子化には効かない。
- 較正データで評価しない。自己採点になる。