Je bosse presque exclusivement sur macOS depuis plus de dix ans. Depuis une semaine, j’utilise Omarchy pour développer des applications sur ma tour PC. J’ai aussi profité des derniers jours pour l’installer et le tester sur un Mac mini Intel de 2018 avec puce T2.
Serveur Linux sur un Mac mini T2, accès privé, Discord, veille IA/dev et métadonnées Gmail en lecture seule : ce que j’ai construit, ce qui a cassé et ce qui reste à valider.
Une seule carte, une Intel Arc Pro B70 avec 32 Go de VRAM entièrement dédiée à notre bench. Plateforme Ubuntu 26 et vLLM XPU compilé (pas de docker). J'ai reproduit mes benchs au plafond de 230 W : max à 89 tok/s, 62 tok/s en debug de code python, 44 en prose EN, 47 en prose FR. https://t.co/tGdCCmlia0
Deux GPU Intel Arc Pro B70 32 Go, même base, mais ça ne fonctionne pas comme espéré. La carte mère MSI B860-P n’a pas les lignes PCIe nécessaires pour les faire marcher de concert. On tourne donc en dégradé, oneCCL patché. Max : 75,4 tok/s / code debug 52,4 / prose EN 37,1 / https://t.co/R026UWJLjE
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Presque 6 Go… 7,2 en Q2. Intéressant sur des GPU contraints en VRAM. 80 tok/s en génération et 3000 en prefill sur une 4090, par exemple. Sur Mac, le format GGUF est aussi dispo : #LocalAI
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Qwen-Image-2.1 tourne sur une Intel Arc Pro B70. Une image toutes les 52 secondes avec une très bonne qualité, et vous avez même la retouche ainsi que le support de la transparence. Cela vous tente ? Ce n'était pas acquis au lancement du projet. ComfyUI annonce le support natif https://t.co/WIe403J8vD
La génération d'images par LLM est juste à un niveau vraiment très bon, même en local, sur un GPU de 16 Go de VRAM... De beaux fonds d'écran en prévision de la période automnale approchante 😁 #Hymenara https://t.co/kQkZ8rusjZ