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背景

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我拿下了Macmini M4 16G 内存万兆网卡。在机器到手的第一时间，马上开始折腾如何炼丹。

模型推理 Ollama

首选 Ollama，通过多线程、协程、多进程等方式调用大模型的API 。
同时也可以使用 llama.cpp 。

Ollama 的底层基于 llama.cpp 的，它做了很多封装和增强，主要体现在以下几个方面：

✅ Ollama 与 llama.cpp 的关系

项目	内容
核心推理引擎	使用 llama.cpp 作为底层推理引擎（尤其是 .gguf 格式模型）
模型格式	支持 llama.cpp 的 GGUF 格式模型
硬件加速	使用 llama.cpp 的 MPS（Apple Silicon）、CUDA、CPU 推理能力
多平台支持	提供 macOS、Linux、Windows 上的一键安装与运行方式
封装	提供了简单的命令行接口 (ollama run, ollama pull, ollama create)
扩展功能	可以本地部署多个模型、支持 REST API、支持自定义模型 Modelfile

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✅ ollama 的作用

Ollama 可以看成是 llama.cpp 的「产品化版本」，对开发者和终端用户更友好：

• 提供后台服务（自动管理模型、资源）
• 提供模型版本管理
• 提供 REST API 接口（方便开发集成）
• 支持自定义系统提示、上下文管理
• 更易与前端、终端集成

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🔍 举例说明：

# llama.cpp 运行方式（原始）
./main -m model.gguf -p "你好"# ollama 运行方式（封装）
ollama run llama3 "你好"

两者底层执行的是类似的 GGUF 模型推理逻辑，但 ollama 管理了模型下载、缓存、资源分配、上下文窗口扩展等内容。

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如果你想：

• 更底层控制（自定义编译优化、显存分配等） → 选择 llama.cpp
• 快速集成和部署、搭建本地 API → 选择 Ollama

踩坑

本来想使用 vllm 基于 Mac 的 mps 做加速。但是。
下述资料也说明了 vllm 不支持 Mac的mps加速。

• 小白入门：使用vLLM在本机MAC上部署大模型
• Does vllm support the Mac/Metal/MPS? #1441

模型微调 unsloth

首选 unsloth 微调框架。虽然LLamaFactory也支持 Mac，但并不推荐。
因为 unsloth 的内存占用更小，微调速度更快。