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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: 10,426 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 | #!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
coderun.py -- 小さなプログラムを、その場で動かす
対応: Python / JavaScript(Node または JavaScriptCore) / シェル / AppleScript
────────────────────────────────────────────────
決めごと(ここが本体)
────────────────────────────────────────────────
外から来た文字をそのまま実行するのは、いちばん危ない部類の操作。
だから、走らせる前に必ず次を通す。
① 使い捨ての作業部屋を作り、その中だけで動かす
(終わったら中身ごと消す。本物のフォルダには置かない)
② 危ない書きかたが混ざっていないかを、先に読んで確かめる
… ファイルを消す・ネットに出る・別のプログラムを起こす など
③ 時間の上限を決める(無限ループで固まらせない)
④ 出てくる文字の量にも上限を決める(画面を埋めつくさせない)
②で止めたものは走らせない。「たぶん大丈夫」では走らせない。
自分で書いたつもりのものでも、先生が書いたものでも、同じように通す。
"""
import os, re, shutil, subprocess, tempfile
TIMEOUT = 20 # 秒
MAX_OUT = 20_000 # 文字
MAX_CODE = 100_000 # 文字
# 言語 → (拡張子, 走らせ方)
LANGS = {
"python": (".py", None),
"javascript": (".js", None),
"shell": (".sh", None),
"applescript": (".scpt", None),
}
ALIAS = {"py": "python", "python3": "python", "js": "javascript",
"node": "javascript", "sh": "shell", "bash": "shell", "zsh": "shell",
"osascript": "applescript", "as": "applescript"}
# 走らせない書きかた。言語ごと。
#
# ここは「完璧な検査」ではない。すり抜ける書きかたは必ずある。
# だから作業部屋を分けるほう(①)を本命の守りにしていて、
# これは「うっかり」を止めるための二重目。
DANGER = {
"python": [
(r"\bos\s*\.\s*(remove|unlink|rmdir|removedirs|system|popen|exec[lv])",
"ファイルを消す/別のプログラムを起こす"),
(r"\bshutil\s*\.\s*(rmtree|move)", "フォルダごと消す/動かす"),
(r"\bsubprocess\b", "別のプログラムを起こす"),
(r"\b(socket|urllib|requests|httpx|http\.client|ftplib|smtplib)\b",
"ネットにつなぐ"),
(r"\b__import__\s*\(", "見えないやり方で取り込む"),
(r"\beval\s*\(|\bexec\s*\(", "文字をそのまま実行する"),
(r"open\s*\([^)]*['\"][wa]", "ファイルに書き込む"),
],
"javascript": [
(r"require\s*\(\s*['\"](fs|child_process|net|http|https|dgram)",
"ファイル/別のプログラム/ネット"),
(r"\bfetch\s*\(|XMLHttpRequest|WebSocket", "ネットにつなぐ"),
(r"\bprocess\s*\.\s*(exit|kill|env)", "外の様子をいじる"),
(r"\beval\s*\(", "文字をそのまま実行する"),
],
"shell": [
(r"\brm\b|\bmv\b|\bdd\b|\bmkfs\b|>\s*/", "ファイルを消す/上書きする"),
(r"\bcurl\b|\bwget\b|\bnc\b|\bssh\b|\bscp\b", "ネットにつなぐ"),
(r"\bsudo\b|\bchmod\b|\bchown\b|\bkillall\b|\bdefaults\b",
"パソコンの設定をいじる"),
(r"\bosascript\b|\bopen\b\s", "別のプログラムを起こす"),
],
"applescript": [
(r"\bdo shell script\b", "シェルを呼ぶ"),
(r"\bdelete\b|\bempty\b|\bquit\b|\bshut down\b|\brestart\b",
"消す/終わらせる"),
],
}
def normalize(lang):
lang = (lang or "").strip().lower()
return ALIAS.get(lang, lang)
def available():
"""この機械で、いま動かせる言語"""
out = {"python": True, "applescript": bool(shutil.which("osascript")),
"shell": True}
out["javascript"] = bool(shutil.which("node")) or _has_jsc()
return out
def _has_jsc():
return os.path.exists("/System/Library/Frameworks/JavaScriptCore.framework"
"/Versions/A/Resources/jsc")
def check(code, lang):
"""走らせてよいか。だめなら理由を返す"""
if not code or not code.strip():
return "中身がありません"
if len(code) > MAX_CODE:
return f"長すぎます({len(code):,} 文字)"
for rx, why in DANGER.get(lang, []):
m = re.search(rx, code)
if m:
return f"走らせません: {why}({m.group(0)[:40]})"
return None
# ── 作業部屋の外に書かせない、本物の囲い ──────────────────────────
#
# ここは長いあいだ「cwd と環境変数を変えるだけ」だった。
# それを docstring は「それでも作業部屋の外には出さない」と書いていたが、
# 事実ではなかった。実測でこれが通った:
#
# import pathlib
# pathlib.Path('/Users/xxx/proof.txt').write_text('escaped')
# → 検査は合格、ホームに書けた
#
# 読ませない、まではやらない(それをやると python3 も起動できない)。
# 「書き込みは作業部屋と一時置き場だけ」に絞る。
# macOS 標準の sandbox-exec を使う。外部の道具は要らない。
_SBPL = """(version 1)
(allow default)
(deny file-write*)
(allow file-write*
(subpath (param "ROOM"))
(subpath "/private/var/folders")
(subpath "/private/tmp")
(literal "/dev/null") (literal "/dev/stdout") (literal "/dev/stderr")
(literal "/dev/dtracehelper") (literal "/dev/tty"))
(deny network*)
"""
def _has_sandbox_exec():
return os.path.exists("/usr/bin/sandbox-exec")
def _wrap(argv, room):
"""作業部屋の外に書けないように包む。
包めない機械(sandbox-exec が無い)では包まずに走らせるが、
run() が「囲えていない」と正直に返す。黙って素通ししない。
"""
if not _has_sandbox_exec():
return argv, False
return (["/usr/bin/sandbox-exec", "-p", _SBPL,
"-D", "ROOM=" + os.path.realpath(room)] + argv), True
def _argv(lang, path):
if lang == "python":
return ["python3", "-I", "-B", path] # -I で外の設定を持ち込ませない
if lang == "shell":
return ["/bin/sh", path]
if lang == "applescript":
return ["osascript", path]
if lang == "javascript":
node = shutil.which("node")
if node:
return [node, path]
jsc = ("/System/Library/Frameworks/JavaScriptCore.framework"
"/Versions/A/Resources/jsc")
if os.path.exists(jsc):
return [jsc, path]
raise Exception("JavaScript を動かすものがありません(node も jsc も無い)")
raise Exception(f"知らない言語です: {lang}")
def run(code, lang="python", timeout=TIMEOUT, force=False):
"""動かす。
force=True にすると危ない書きかたの検査を飛ばす(自分で書いた時だけ)。
それでも作業部屋の外には出さない。
戻り値: {"言語","出力","エラー","終了コード","ミリ秒","作業部屋"}
"""
import time
lang = normalize(lang)
if lang not in LANGS:
raise Exception(f"知らない言語です: {lang}("
+ " / ".join(LANGS) + " が使えます)")
if not force:
bad = check(code, lang)
if bad:
raise Exception(bad)
ext = LANGS[lang][0]
room = tempfile.mkdtemp(prefix="kernel-run-")
path = os.path.join(room, "しごと" + ext)
with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(code)
# 環境変数も、必要な最低限だけ渡す。
# 家のパスや鍵をそのまま見せない
env = {"PATH": "/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/usr/local/bin",
"HOME": room, "TMPDIR": room, "LANG": "ja_JP.UTF-8",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8", "PYTHONDONTWRITEBYTECODE": "1"}
argv, kakoi = _wrap(_argv(lang, path), room)
t0 = time.time()
try:
r = subprocess.run(argv, cwd=room, env=env,
capture_output=True, text=True, timeout=timeout,
stdin=subprocess.DEVNULL)
out, err, rc = r.stdout, r.stderr, r.returncode
except subprocess.TimeoutExpired:
out, err, rc = "", f"{timeout} 秒たっても終わらないので、止めました", -1
finally:
made = []
try:
for n in sorted(os.listdir(room)):
if n != os.path.basename(path):
made.append(n)
except OSError:
pass
shutil.rmtree(room, ignore_errors=True)
def cut(s):
s = s or ""
return s if len(s) <= MAX_OUT else s[:MAX_OUT] + \
f"\n…(あと {len(s)-MAX_OUT:,} 文字は省きました)"
return {"言語": lang, "出力": cut(out), "エラー": cut(err),
"終了コード": rc, "ミリ秒": round((time.time() - t0) * 1000),
"作った物": made, "囲えた": kakoi}
def report(r):
out = [f"【{r['言語']}】 {r['ミリ秒']} ミリ秒 / 終了コード {r['終了コード']}"]
if r["出力"]:
out.append(r["出力"].rstrip())
if r["エラー"]:
out.append("── エラー ──")
out.append(r["エラー"].rstrip())
if r["作った物"]:
out.append("(作業部屋に作られた物: "
+ "、".join(r["作った物"]) + " …部屋ごと消しました)")
if not r["出力"] and not r["エラー"]:
out.append("(何も出力されませんでした)")
if not r.get("囲えた", True):
out.append("⚠ この機械には sandbox-exec が無いので、"
"作業部屋の外に書けない保証はありません")
return "\n".join(out)
if __name__ == "__main__":
import sys
print(" 動かせる言語:", {k: ("○" if v else "×")
for k, v in available().items()})
if len(sys.argv) > 2:
print(report(run(sys.argv[2], sys.argv[1])))
|