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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
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/kernel/README.md from miutti/intel-mac-local-llm: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 3.54 kB
-
https://huggingface.co/miutti/intel-mac-local-llm/resolve/main/source/kernel/README.md
- Command line
-
hf download hf://miutti/intel-mac-local-llm/source/kernel/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/miutti/intel-mac-local-llm/resolve/main/source/kernel/README.md
3.54 kB
| # カーネル(ローカル LLM の手下) | |
| 16GB・GPU なしの Mac で、ローカル LLM(Qwen3.6-35B-A3B を専門家 256→160 に削った 7.7GiB 版。[../MODEL.md](../MODEL.md))を **早く・安く・賢く** 使うための仕組み。 | |
| (9月までは Qwen3-30B-A3B。古い説明は [../docs/archive/](../docs/archive/)) | |
| 頭(ローカル LLM)が考え、カーネルが手を動かして確かめる。ネットに出さずに動く。 | |
| ## 役割 | |
| | | 頭(Qwen3.6-35B-A3B) | カーネル | | |
| |---|---|---| | |
| | すること | 頼みを読み、手順を考え、1手ずつ道具を選ぶ | 決まった用件はすぐ自分で実行/頭の 1手を実行して結果を確かめる/危ない手を止める | | |
| | 強み | 言葉の理解 | 速さ・正確さ・安全(計算は Python の電卓、操作は決まった関数) | | |
| ## 主なファイル | |
| | ファイル | 中身 | | |
| |---|---| | |
| | `server.py` | 窓口(HTTP)。llama-server の起動指定(`-np 2 -kvu -cram 512` など)と立ち上げ時の温めもここ | | |
| | `jiyuu.py` | いまの輪。頭が道具(read・write・move・copy・find・sh など)を呼び、門番が照合(CSV の値・合計・パス)・場所探し・上書きの確かめを Python で代わりにやる。写しの元は `../dougu/jiyuu.py` | | |
| | `gakushuu.py` | 事前学習(空き時間に Wikipedia を読んで知識の箱へ)・振り返り・教訓カード集め | | |
| | `hako.py` | 命令を `sandbox-exec` で隔離して実行する。隔離できない時は実行しない | | |
| | `main.py` | 頼みの振り分け(用件・道具・ターミナル・画面操作・会話) | | |
| | `machine.py` / `kikai.py` / `kikai_tsuika.py` | 決まった用件(予定・電池・音量・天気・Wi-Fi 等、約70)。言い方の正規表現と実行の関数 | | |
| | `kazoeru.py` | 閉じた電卓。頭は決まった書式で書き出すだけ、計算は Python(数え上げ・時刻・並べ方・選び方・速さ)。AST で許した記号だけ | | |
| | `kyoudou.py` | 協働の輪。頭が JSON で 1手(命令・読む・書く・直す・画面・押す・打つ・用件・電卓・終わり)を出し、カーネルが門番を通して実行・確認。記憶係(要約)・技の帳面 | | |
| | `tanmatsu.py` / `sousa.py` / `shounin.py` | ターミナル(許可表)・画面操作の輪(OCR)・本人の承認 | | |
| | `teachers.py` | 頭(llama-server)や外の先生への問い合わせ | | |
| ## 安全の決まり(kyoudou.py の門番) | |
| - 見るだけ → そのまま。戻せる操作(書く・直す)→ 前の中身を控えてから。消す → ゴミ箱へ。 | |
| - 戻せない操作(送信・git push・sudo・ディスク操作・購入 等)→ 毎回本人に聞く。 | |
| - 秘密は読んで使えるが、読んだ後に外へ送る手は必ず本人に聞き、記録には残さない。 | |
| - Claude Code と Codex の本体・設定・ログイン情報は、何があっても触らない。 | |
| ## 測り方 | |
| 物差し(自作テスト・GSM8K)と比べる台本は、この repo の `monosashi/` と `dougu/`。GitHub Actions(`.github/workflows/`)で無料で測り、結果は枝 `kekka` に積む。 | |
| このフォルダは本番(git の外)の **コードだけ** の写し(記録・データは入れない)。本番へは `../dougu/honban.py ireru` で入れる。 | |
| 自動試験は `.github/workflows/shiken.yml`(main への push ごとに文法・自己試験・カーネルの試験・隔離の試験)。 | |