M-Courtyard（MAC版）

M-Courtyard は、Apple Silicon 搭載の Mac 上で、コードを書かずに大規模言語モデルをファインチューニングできるデスクトップアプリです。ドキュメントを読み込んで学習用データセットに変換し、mlx-lm を通じて Apple の MLX で LoRA ファインチューニングを実行し、内蔵チャットで結果を試して書き出します。プロジェクトによると、データが Mac の外に出ることはありません。

M-Courtyard は AGPL-3.0 ライセンスの無料オープンソースソフトです。macOS 14 以降と Apple Silicon チップが必要で、Intel Mac では動作しません。7B や 8B のモデルには 16 GB 以上のメモリが推奨され、1.5B から 3B の小さなモデルなら 8 GB でも動作します。uv、Python、mlx-lm のセットアップはアプリが案内します。Ollama と LM Studio は任意です。アプリはコード署名されていないため、ターミナルで sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/M-Courtyard.app を実行するまで、macOS に「壊れている」と表示されることがあります。

主な機能

M-Courtyard は、元のドキュメントから使えるモデルまで、ファインチューニングの手順をカバーします。

• ドキュメントの読み込み：.txt、.pdf、.docx ファイルをドラッグするだけ。
• スマート分割：ドキュメントを自動で整理して分割します。
• AI データセット：ローカルモデルで Knowledge Q&A、Style Imitation、Instruction Training のデータを生成します。
• 内蔵ルール：Ollama や LM Studio なしでデータセットを作成できます。
• モデルハブ：Hugging Face、ModelScope、Ollama のローカルモデルを検出し、新しいモデルもダウンロードできます。
• 学習のライブ表示：損失グラフ、残り時間、リソース監視に加え、Quick、Standard、Thorough のプリセットを用意。
• 内蔵チャット：ファインチューニングしたアダプターをすぐに試せます。
• 書き出し：量子化したモデルを Ollama へ、統合した MLX モデルを LM Studio などのローカル環境へ送れます。

M-Courtyard 0.5.9 では、セットアップの確認と macOS Tahoe での学習の安定性が向上しました。

• 設定とダッシュボードがインストール済みの mlx-lm パッケージ情報を読み取るようになり、正常なインストールが未検出と表示されなくなりました
• セットアップは成功を報告する前に、インストールされた mlx-lm のバージョンを確認するようになりました
• 管理対象の Python 環境は、新しい uv でも不完全または既存の .venv フォルダーを正しく再構築します
• LoRA 学習がクラッシュすることがある MLX と macOS Tahoe の Metal ウォッチドッグ問題への回避策を、学習時に設定します
• Smart Alerts がこのクラッシュを認識し、代替手段を説明します