IA no Mac
Preparado para revisão; não fechado Publicação externa ainda precisa de prova real; multi-chip é comparativo opcional. Ver estado real

Guia de instalação

Rodar o projeto-fonte do Hub

Este playbook é para quem clonou o repositório de desenvolvimento e quer rodar o Hub completo. Se você baixou o ZIP público, use-o como leitura offline.

Em uma frase

Este playbook é para quem clonou o repositório de desenvolvimento e quer rodar o Hub completo. Se você baixou o ZIP público, use-o como leitura offline.

Por que isso importa

Use quando quiser rodar um modelo específico no Mac.

Como ler sem conhecimento técnico

Leia primeiro os dados do modelo, depois a instalação e por fim o comando de execução.

Próximo passo

Copie apenas os comandos que fazem sentido para o seu runtime e confira se o modelo cabe na RAM.

Termos traduzidos

HTML
formato comum de páginas abertas no navegador.
LLM
modelo de linguagem; a IA que lê e escreve texto.
MLX
biblioteca da Apple/MLX Community para rodar modelos em Apple Silicon.
playbook
guia passo a passo para instalar e rodar algo.
script
arquivo com comandos para automatizar uma tarefa.
token
pedaço de texto usado pelo modelo para ler e escrever.
VLM
modelo que entende texto e imagem.

Artigo exclusivo · leitura guiada

Aprofundamento para entender de verdade

Use este artigo como roteiro prático: primeiro entenda para que o modelo serve, depois confira se ele combina com seu Mac e só então abra os comandos avançados.

Depois da leitura, volte ao teste do seu Mac e compare este modelo com uma alternativa mais leve.

O que este artigo resolve

Você entende Rodar o projeto-fonte do Hub sem precisar começar pelo jargão. A ideia central é: Este playbook é para quem clonou o repositório de desenvolvimento e quer rodar o Hub completo. Se você baixou o ZIP público, use-o como leitura offline.

Como usar na prática

A aplicação mais segura é escolher uma tarefa simples, testar com um texto pequeno e anotar se a resposta ficou útil antes de avançar para arquivos maiores.

Roteiro de leitura

Leia primeiro Rodar o projeto-fonte do Hub, Se você baixou o Hub em ZIP, Rodar o projeto fonte sem instalar e Instalar como pacote local. Quando aparecerem termos como HTML, LLM, MLX e playbook, use o glossário desta página antes de seguir.

Atenção antes de avançar

Não copie comandos sem entender o objetivo de cada etapa. Se o artigo citar memória, modelo ou ferramenta local, trate isso como requisito antes de instalar.

Conteúdo completo

Rodar o projeto-fonte do Hub

Este playbook é para quem clonou o repositório de desenvolvimento e quer rodar o Hub completo. Se você baixou o ZIP público, use-o como leitura offline.

Se você baixou o Hub em ZIP

O ZIP público é uma cópia estática do portal. Para usar sem instalar nada, descompacte e abra index.html no navegador.

Ele não inclui app.py, pyproject.toml nem o projeto fonte completo. Esses comandos só valem para quem está com o repositório de desenvolvimento.

Rodar o projeto fonte sem instalar

python3 app.py

Instalar como pacote local

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -U pip
python -m pip install -e .
mac-llm-hub

Com isso, o comando mac-llm-hub abre o app em [URL_LOCAL_REMOVIDA].

Criar ambiente para MLX

python -m pip install -U mlx-lm mlx-vlm mlx-whisper

Use mlx-lm para texto, mlx-vlm para visão/áudio multimodal e mlx-whisper para transcrição. Outros tipos podem ser apenas catálogo até existir runner seguro e específico.

Primeiro modelo leve

python examples/models/qwen3-0-6b-4bit-dwq.py --dry-run
python examples/models/qwen3-0-6b-4bit-dwq.py \
  --prompt "Explique em português o que você consegue fazer neste Mac." \
  --max-tokens 160

Validar antes de publicar

python scripts/generate_model_assets.py
python scripts/validate_data.py
python -m unittest discover tests

Publicar site estático

O site fica em site/ e pode ser servido por GitHub Pages, Netlify, Vercel ou qualquer hosting estático. Para testar localmente:

python3 -m http.server 8000

Abra [URL_LOCAL_REMOVIDA]/site/.

Próximos passos

Continue pela trilha certa

Leitura técnica com ressalvas

Evidência, limite e decisão · leitura de especialista

Como um especialista em IA avaliaria este conteúdo

Leia esta página com duas lentes ao mesmo tempo: valor prático para o usuário e força da evidência técnica. O objetivo não é decorar jargão, é saber o que pode virar recomendação pública e o que ainda precisa de teste.

Checklist técnico: Evidência, Ambiente, Baseline, Métrica, Repetição, Erro, Risco, Limites e Decisão precisam estar claros antes de transformar qualquer afirmação em recomendação.

Evidência mínima

O guia deve provar que o modelo foi escolhido por tarefa, cabe no Mac sugerido com ressalvas e tem teste curto de validação.

Risco principal

Comando sem contexto, dependência excessiva ou modelo pesado demais para a memória real do usuário.

Pergunta de auditoria

O usuário consegue saber o que instalou, por que instalou e como confirmar que funcionou?