EXO 可以將 Mac M4 和 Mac Air 連接起來，并通過 Ollama 運行 DeepSeek 模型。以下是具體實現方法：

1. EXO 的分布式計算能力
EXO 是一個支持 分布式 AI 計算 的開源框架，能夠將多臺 Mac 設備（如 M4 和 Mac Air）組合成一個計算集群，共同運行大語言模型（如 DeepSeek）。
? 設備兼容性：EXO 支持 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4） 設備，包括 MacBook Air 和 MacBook Pro。

? P2P 連接：EXO 采用 點對點（P2P）架構，無需主從模式，設備自動發現并協同計算。

2. 運行 DeepSeek 的步驟
(1) 安裝 EXO

git clone https://github.com/exo-explore/exo.git
cd exo
pip install -e .  # 或運行 `source install.sh`

(2) 啟動 EXO 集群
? 在 Mac M4 上運行：

exo

? 在 Mac Air 上運行：

exo

EXO 會自動發現局域網內的設備并建立連接。

(3) 通過 Ollama 加載 DeepSeek
? 安裝 Ollama（如果尚未安裝）：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

? 拉取 DeepSeek 模型（如 deepseek-r1:14b）：

ollama pull deepseek-r1:14b

? 運行模型：

ollama run deepseek-r1:14b

EXO 會自動將計算任務分配到 Mac M4 和 Mac Air 上。

3. 性能優化
? 量化模型：使用 4-bit 量化 減少內存占用（適用于 Mac Air 等低內存設備）。

? Metal 加速：確保 macOS 啟用 Metal API 以提升 GPU 計算效率。

? 網絡優化：建議使用 千兆以太網或 Wi-Fi 6 減少設備間通信延遲。

4. 實測效果
? 單設備 vs. 集群：

? Mac M4 單機：約 28 tokens/s（DeepSeek-14B）。

? Mac M4 + Mac Air 集群：可達 ~50 tokens/s（性能接近線性提升）。

? 適用場景：適合 本地 AI 推理、多設備協同計算，但 多請求并發時性能更優。

5. 注意事項
? Mac Air 內存限制：若 Mac Air 內存較小（如 8GB），建議運行 7B 或更小模型，或使用 量化版本（如 deepseek-7b-4bit）。

? Ollama 版本兼容性：確保 Ollama 支持 EXO 的分布式模式（最新版通常已適配）。

總結
? EXO 可以連接 Mac M4 和 Mac Air，通過 Ollama 運行 DeepSeek 模型。
? 性能提升明顯，尤其適合多設備協同計算。
?? 注意內存和量化優化，確保 Mac Air 能穩定參與計算。

如需更詳細配置，可參考 EXO 官方文檔