M-Courtyard 简介
M-Courtyard 是一款桌面应用，可在 Apple Silicon Mac 上本地微调大语言模型，无需编写代码。你可以导入文档，将其转换为训练数据集，通过 mlx-lm 使用 Apple 的 MLX 运行 LoRA 微调，在内置聊天中测试结果，然后导出。该项目表示，数据不会离开你的 Mac。
M-Courtyard 免费开源，采用 AGPL-3.0 许可证。它需要 macOS 14 或更高版本以及 Apple Silicon 芯片，因此无法在 Intel Mac 上运行。对于 7B 和 8B 模型，该项目建议使用 16 GB 或更多内存；1.5B 到 3B 的小模型 8 GB 内存即可运行。应用会引导你设置 uv、Python 和 mlx-lm。Ollama 和 LM Studio 为可选项。该应用没有代码签名，因此在你于终端运行 sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/M-Courtyard.app 之前，macOS 可能会提示它已损坏。
主要功能
M-Courtyard 涵盖从原始文档到可用模型的各个微调步骤。
- 文档导入：拖入 .txt、.pdf 和 .docx 文件。
- 智能分段：自动清理并切分文档。
- AI 数据集：使用本地模型生成 Knowledge Q&A、Style Imitation 或 Instruction Training 数据。
- 内置规则：无需 Ollama 或 LM Studio 也能创建数据集。
- 模型中心：查找本地的 Hugging Face、ModelScope 和 Ollama 模型，或下载新模型。
- 实时训练视图：损失曲线、剩余时间和资源监控，并提供 Quick、Standard 和 Thorough 预设。
- 内置聊天：立即测试微调后的适配器。
- 导出：将量化模型发送到 Ollama，或将融合后的 MLX 模型发送到 LM Studio 等本地运行环境。
0.5.9 版本新功能
M-Courtyard 0.5.9 改进了设置检查和在 macOS Tahoe 上的训练稳定性。
- 设置和仪表板会读取已安装 mlx-lm 软件包的信息，有效安装不再显示为缺失
- 设置过程现在会先验证已安装的 mlx-lm 版本，再报告成功
- 使用较新版本的 uv 时，受管理的 Python 环境能正确重建不完整或已有的 .venv 文件夹
- 训练时会设置一项变通方案，以应对可能导致 LoRA 运行崩溃的 MLX 与 macOS Tahoe Metal 看门狗问题
- Smart Alerts 能识别这种崩溃并说明备用方案
M-Courtyard 常见问题
M-Courtyard 免费吗？
是的。M-Courtyard 免费开源，采用 AGPL-3.0 许可证。
M-Courtyard 能做什么？
它可以在 Mac 上无需代码地微调大语言模型。你用文档准备数据集，通过 MLX 运行 LoRA 训练，在聊天中测试模型，然后导出。
M-Courtyard 需要哪个版本的 macOS？
macOS 14 Sonoma 或更高版本。
M-Courtyard 能在 Intel Mac 上运行吗？
不能。该项目要求 Apple Silicon，下载版本也仅为此构建。
需要多少内存？
对于 7B 和 8B 模型，该项目建议 16 GB 或更多。1.5B 到 3B 的小模型 8 GB 即可运行。
为什么 macOS 提示 M-Courtyard 已损坏？
该应用没有代码签名。将其移到“应用程序”文件夹后，该项目建议在终端运行 sudo xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/M-Courtyard.app。
我需要 Ollama 或 LM Studio 吗？
不需要。两者都是可选的。它们增加 AI 数据集生成和导出目标，而内置规则无需它们也能创建数据集。
可以用哪些文件作为训练数据？
你可以导入 .txt、.pdf 和 .docx 文件。
我的数据会离开 Mac 吗？
该项目表示，数据不会离开你的设备。如果你选择，应用可以从在线来源下载模型。
m-courtyard.FULLMAC.app 上的 M-Courtyard 下载来自哪里？
下载按钮指向 M-Courtyard 官方发布页面 https://github.com/Mcourtyard/m-courtyard/releases/latest。m-courtyard.FULLMAC.app 不会修改或重新打包该应用。
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