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在中国版Mac上启用Xcode LLM的新方法

Xcode LLMApple IntelligenceMacmacOSeligibilityGithub开源项目

这个开源项目为中国版Mac用户提供了一种新的方法来启用Xcode LLM和Apple Intelligence功能，无需禁用系统完整性保护(SIP)。项目包含自动安装脚本和手动操作步骤，并提供了详细的故障排除指南。该方案使开发者能够在特定设备上体验Apple的最新AI功能，但使用时应注意遵守相关法规。

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介绍相关项目
GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference - GPU和Apple芯片在LLaMA 3推理性能基准对比
GPUGithubLLaMA基准测试开源项目推理量化
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llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合
AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理
LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。
mactop - 为Apple Silicon芯片提供实时性能监控的终端应用
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mactop是一款专为Apple Silicon芯片开发的终端监控工具。它实时显示CPU和GPU使用率、E核心和P核心状态以及功耗等系统指标。该工具支持所有Apple Silicon型号，界面清晰易读，提供可自定义的布局和颜色主题。作为一款功能强大的系统性能监控工具，mactop为Mac用户提供了便捷的性能分析方案。
llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器
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llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器，致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用，负责与LLMs的交互，支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API，并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展，帮助开发者优化IDE工具。
effort - LLM模型计算量实时优化的开源实现
GithubLLM模型推理bucketMul算法开源项目权重加载矩阵乘法计算效率优化
Effort是bucketMul算法的开源实现，支持实时调整LLM模型推理过程中的计算量。在Apple Silicon芯片上，50%effort可匹配常规矩阵乘法速度，25%effort则提供双倍速度，同时保持大部分输出质量。项目支持跳过加载次要权重，实现性能与质量的灵活平衡。Effort Engine提供预编译二进制文件，源代码基于Swift和Metal开发。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
LLMUnity - 支持在 Unity 引擎中无缝集成大型语言模型，创建智能交互角色
AI角色GithubLLMUnityllama.cpp开源项目游戏开发
LLMUnity项目允许在Unity中集成大规模语言模型，创建智能交互角色，实现更沉浸的游戏体验。支持Windows、Linux、macOS和Android等操作系统，兼容所有主流LLM模型。本地快速推理，无需互联网连接，数据隐私有保障。操作简便，仅需一行代码，既适用于个人也适用于商业项目。项目基于llama.cpp和llamafile库，提供免费下载，遵循MIT开源许可证。
OSX-KVM - Linux上构建macOS虚拟环境的开源工具
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OSX-KVM是一个开源项目，支持在Linux系统上创建和运行虚拟macOS环境。项目提供从High Sierra到Sonoma的多个macOS版本支持，包含详细安装指南和性能优化建议。主要用于教育、测试和研究，也可作为探索苹果生态系统的工具。项目注重合法使用，并提醒用户遵守相关许可协议。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线，提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布，提供丰富中文对话数据集和多种微调选项（如DPO、SFT、RLHF）。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式，适用于不同用户需求。欢迎加入，完善中文AI模型。
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