Ollama acelera IA local em Macs com Apple M5: rode modelos sem depender da nuvem
O Ollama lançou a versão 0.19 com aceleração por hardware para os chips Apple M5, M5 Pro e M5 Max. Com o MLX e os novos aceleradores, os modelos locais no Mac entregam o primeiro token mais rápido e ganham velocidade de forma perceptível na geração. Agentes de código como Claude Code e Codex também devem ficar mais rápidos. Mas há uma condição importante: o novo modo exige um computador com pelo menos 32 GB de memória unificada.
Processado por IA de 3DNews AI; editado por Hamidun News
O Ollama passou a dar suporte a IA local nos chips Apple M5, M5 Pro e M5 Max. Com isso, os modelos rodam bem mais rápido no macOS graças à aceleração por hardware integrada aos chips.
Como rodar um modelo de IA local no Apple M5?
Use o Ollama na versão 0.19 em um Mac com Apple M5/M5 Pro/M5 Max e pelo menos 32 GB de memória. A ferramenta aproveita a aceleração por hardware por meio do framework MLX, da Apple, para executar modelos de linguagem com mais rapidez.
Como rodar uma IA localmente no Mac?
Com o Ollama, ferramenta para executar modelos de linguagem localmente. A versão 0.19 adicionou suporte aos chips Apple M5 com aceleração por hardware, o que deixa o desempenho mais rápido.
Dá para usar IA local em um Mac com M5?
Sim. O Ollama 0.19 agora suporta o Apple M5 e exige pelo menos 32 GB de memória unificada para funcionar.
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Perguntas frequentes sobre a notícia
Como rodar um modelo de IA local no Apple M5?
Use o Ollama na versão 0.19 em um Mac com Apple M5/M5 Pro/M5 Max e pelo menos 32 GB de memória. A ferramenta aproveita a aceleração por hardware por meio do framework MLX, da Apple, para executar modelos de linguagem com mais rapidez.
Como rodar uma IA localmente no Mac?
Com o Ollama, ferramenta para executar modelos de linguagem localmente. A versão 0.19 adicionou suporte aos chips Apple M5 com aceleração por hardware, o que deixa o desempenho mais rápido.
Dá para usar IA local em um Mac com M5?
Sim. O Ollama 0.19 agora suporta o Apple M5 e exige pelo menos 32 GB de memória unificada para funcionar.
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