m4 mac mini本地摆设ComfyUI,测试Flux-dev-GGUF的workflow模子10步出图,测
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3033c56a16944ecb99f636a00639bf6e.jpeg#pic_centerm4 mac mini已经发布了一段时间，针对这个产品，更多的是关于性价比的讨论，如果抛开各种补贴岂论，价位上和从前发布的mini其实差别不大，真要论性价比，各种windows体系的mini主机的价格其实是吊打苹果的。
本次我们针对m4 mac mini的AI性能做个测试，使用现在泛用性最广的AI工作流软件:ComfyUI框架，基于MPS(fp16)模式进行测试。
Mac Os 本地摆设ComfyUI
首先确保本机已经安装好了基于arm架构的Python3.11，之所以使用Python3.11，是由于这个版本性能有一定的优化，又不会像最新的3.13由于版本过新，引发依赖装不上的问题。
Mac版本Python3.11安装包的下载地址:
https://python.org
随后克隆官方项目:
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
接着安装 MPS 版本的 torch
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
然后安装依赖：
pip3 install -r requirements.txt
依赖安装完毕后，需要升级一下SSL证书：
bash /Applications/Python*/Install\ Certificates.command
接着安装 ComfyUI 的 Manager 项目，用来安装各种节点：
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
至此ComfyUI项目就摆设好了。
Flux-dev-GGUF模子下载
下载需要的flux-dev模子，由于官方的模子体积太大(23G)，这里我们下载GGUF的量化版本:
https://pan.quark.cn/s/2907b57697fe
模子名称分别是:flux1-dev-Q4_1.gguf和t5-v1_1-xxl-encoder-Q5_K_M.gguf，将其分别放到models的UNET目录和clip目录。
随后，回到项目的根目录，输入命令，启动ComfyUI服务：
python3 main.py --force-fp16
这里强制使用fp16精度用来提拔性能。
步伐返回:
liuyue@mini ComfyUI % python3 main.py --force-fp16
Security scan Security scan## ComfyUI-Manager: installing dependencies done.** ComfyUI startup time: 2024-12-08 23:04:08.464703** Platform: Darwin** Python version: 3.11.9 (v3.11.9:de54cf5be3, Apr2 2024, 07:12:50) ** Python executable: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin/python3** ComfyUI Path: /Volumes/ssd/work/ComfyUI** Log path: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/comfyui.log Prestartup times for custom nodes: 0.7 seconds: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Manager Total VRAM 24576 MB, total RAM 24576 MBpytorch version: 2.5.1Forcing FP16.Set vram state to: SHAREDDevice: mpsUsing sub quadratic optimization for cross attention, if you have memory or speed issues try using: --use-split-cross-attention web root: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/web### Loading: ComfyUI-Manager (V2.51.9)### ComfyUI Revision: 2859 | Released on '2024-11-24' default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/alter-list.json default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/model-list.json default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/github-stats.json default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/custom-node-list.jsonTorch version 2.5.1 has not been tested with coremltools. You may run into unexpected errors. Torch 2.4.0 is the most recent version that has been tested. default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/extension-node-map.json Import times for custom nodes: 0.0 seconds: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/custom_nodes/websocket_image_save.py 0.0 seconds: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-GGUF 0.1 seconds: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Manager 2.2 seconds: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-MLX Starting server To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188 代表摆设成功，访问：http://127.0.0.1:8188
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/2887cc5feb5dc2179edd5d972b3c43a2.png
测试Flux-dev-GGUF工作流
下载基于GGUF的工作流：
https://promptingpixels.com/flux-gguf/
导入工作流后，输入提示词:
a super sexy gal holding a sign that says "ComfyUI Mac"
意思是性感女子举着一个牌子，上面写着 ComfyUI Mac
此时，可以直接实行工作流，步伐返回：
ggml_sd_loader:
13 144
0 50
14 25
Requested to load FluxClipModel_
Loading 1 new model
loaded completely 0.0 323.94775390625 True
Requested to load FluxClipModel_
Loading 1 new model
ggml_sd_loader:
1 476
3 304
model weight dtype torch.bfloat16, manual cast: None
model_type FLUX
Requested to load Flux
Loading 1 new model
loaded completely 0.0 7181.8848876953125 True
20%|██████████████████▌ | 2/10
每秒的迭代稳定在30次左右，一张图大概需要3-5分钟左右。
笔者的 m4 mac mini 的配置是丐版升级到24G内存，在出图的过程中，通过活动监督器可知，内存没有被占满：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/f9f60739eed9d72b3b8c961cd5fc9fdd.png
可以看到，只使用了21G的内存，有网友使用纯丐版16G内存的mini进行测试，16g内存现实刨除体系占用，空闲最多也就10g，超出的部门只能跑SSD的虚拟内存，导致GPU跑不满，所以丐版16G内存是有大概导致出图的效率低落。
末了是10步迭代的出图效果：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/5ba0ad66ca221d6d18bc82135b472f83.jpeg
可以看到，精度没有下降太多，主要问题还是出图速度太慢。
结语
m4 mac mini的AI生态另有很大的提拔空间，发起AI从业者慎重购买，如果一定要买，也需要避开16G内存的版本，由于如果模子体积过大，16G内存中真正能使用的其实只有10G内存，有大概会导致模子推理效率低落，当然，我们也不能忽视m4 mac mini推理模子的优点，那就是能耗小相对省电，并且使用时的声音很小，不像N卡设备动不动就山呼海啸。
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