用 macOS 完整部署地端模型 (電子書)

電子書用 macOS 完整部署地端模型 (電子書)

出版日期:
2026/09/18
864
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https://youtu.be/1n0pVNYezCg

【書籍簡介】
Apple Silicon 的統一記憶體,讓一台 Mac 就能執行過去要靠多張顯示卡才載得動的模型。 全書 25 章的操作、指令與畫面,都在 Mac 上實際執行過。

-128GB 統一記憶體全部可當 GPU 記憶體,單機載

內容簡介

https://youtu.be/1n0pVNYezCg

【書籍簡介】
Apple Silicon 的統一記憶體,讓一台 Mac 就能執行過去要靠多張顯示卡才載得動的模型。 全書 25 章的操作、指令與畫面,都在 Mac 上實際執行過。

-128GB 統一記憶體全部可當 GPU 記憶體,單機載入 100B 級模型。
-Ghostty、Homebrew、uv 建好環境,Tailscale 與 macmon 遠端使用與監控。
-Ollama、Open WebUI、LM Studio、llama.cpp 四套推論工具實際操作一遍。
-四個方案同條件量測速度與記憶體,並與雲端 API 及 CUDA 主機對照。
-mlx-lm 直接使用 MLX 框架,從命令列、Python API 到相容伺服器。
-量化原理講清楚,實作 DWQ、AWQ、GPTQ 與 dynamic_quant。
-推測式解碼、量化 KV 快取與 prompt 快取,同一個模型輸出更快。
-mflux、Draw Things、ComfyUI 生圖,實測 FLUX.2、Z-Image 與 Wan 2.2。
-mlx-whisper 轉寫、Kokoro 與 Qwen3-TTS 合成、MusicGen 與 ACE-Step 作曲。 -mlx-vlm 與 FastVLM 看圖看影片,AnythingLLM 與 LightRAG 讀自己的文件。 -Claude Code、goose 接地端模型,sandbox-exec 與 Apple container 隔離。
-Foundation Models framework 呼叫系統模型,exo 與 MLX 分散式組叢集。
-mlx_lm.lora、mflux-train、mlx-lm-lora 微調,nanochat-mlx 從零預訓練。

適合手上已經有一台 Apple Silicon Mac,想把它當成地端 AI 主機使用的開發者與研究者。
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規格

誠品貨碼 / 2683233039009
ISBN13 / 9786267889695
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786267889817
頁數 / 742
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / PDF(338MB)
檔案匯出格式 / PDF 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀

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