m4 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:
随后克隆官方项目:
- git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
复制代码 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
复制代码 然后安装依赖:
- pip3 install -r requirements.txt
复制代码 依赖安装完毕后,需要升级一下SSL证书:
- bash /Applications/Python*/Install\ Certificates.command
复制代码 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
复制代码 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
复制代码 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
复制代码 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
- [START] Security scan [DONE] 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, Apr 2 2024, 07:12:50) [Clang 13.0.0 (clang-1300.0.29.30)] ** 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 MB pytorch version: 2.5.1 Forcing FP16. Set vram state to: SHARED Device: mps Using sub quadratic optimization for cross attention, if you have memory or speed issues try using: --use-split-cross-attention [Prompt Server] web root: /Volumes/ssd/work/ComfyUI/web ### Loading: ComfyUI-Manager (V2.51.9) ### ComfyUI Revision: 2859 [b4526d3f] | Released on '2024-11-24' [ComfyUI-Manager] default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/alter-list.json [ComfyUI-Manager] default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/model-list.json [ComfyUI-Manager] default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/github-stats.json [ComfyUI-Manager] default cache updated: https://raw.githubusercontent.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager/main/custom-node-list.json Torch 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. [ComfyUI-Manager] 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
复制代码 代表摆设成功,访问:http://127.0.0.1:8188

测试Flux-dev-GGUF工作流
下载基于GGUF的工作流:
- https://promptingpixels.com/flux-gguf/
复制代码 导入工作流后,输入提示词:
- a super sexy gal holding a sign that says "ComfyUI Mac"
复制代码 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 [01:04<04:18, 32.27s/it]
复制代码 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:
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:
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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