Smolcluster: распределенный вывод LLM на Mac Mini и iPad — инструкция на 2026 год

Зачем вообще это нужно?

У вас на столе лежит Mac Mini с M4 и старый iPad Pro с A16. Каждый по отдельности не потянет Llama 4.0 70B. Вместе - могут. Проблема в том, что заставить их работать как единый компьютер сложнее, чем объяснить бабушке, что такое тензорный параллелизм.

Smolcluster решает эту задачу самым простым способом - через обычные Python-сокеты и архитектуру Parameter Server. Никакого Kubernetes, никаких сложных сетевых настроек. Просто код, который делит модель на части и рассылает их по устройствам в вашей локальной сети.

Что умеет smolcluster в 2026 году

Проект не стоит на месте. Сравниваю с тем, что было год назад:

Самое важное изменение - появилась экспериментальная поддержка tensor parallelism. Это значит, что один слой модели может делиться между несколькими устройствами, а не просто разные слои на разных устройствах. Для гетерогенного железа (когда у Mac Mini M4 32 ГБ RAM, а у iPad 8 ГБ) это критично.

Альтернативы? Есть, но...

Перед тем как погружаться в настройку smolcluster, посмотрите на другие варианты. У каждого свои грабли.

• llama.cpp RPC-server - работает быстрее на CPU, но требует компиляции под каждую архитектуру. Для связки ARM (Mac) и ARM (iPad) подойдет, но для смешанных систем - боль.
• vLLM-MLX - отлично работает на Apple Silicon, но только на одном устройстве. Распределение не поддерживает.
• Kimi K2 мульти-нод кластер - промышленное решение, но требует Docker и Kubernetes. Для домашнего использования - избыточно.

Собираем кластер из того что есть

1Подготовка устройств

Mac Mini с M4 (2025) и iPad Pro 2024 с A16. На Mac ставим Python 3.12 через Homebrew. На iPad - через Pythonista 4 (платное приложение, но в 2026 оно поддерживает Python 3.12 и pip).

Важный нюанс: на iPad нужно разрешить фоновую работу Python-скриптов. Иначе при блокировке экрана кластер упадет.

# На Mac Mini
brew install python@3.12
pip3.12 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip3.12 install transformers huggingface-hub

# На iPad (в Pythonista)
import pip
pip.main(['install', 'torch', '--index-url', 'https://download.pytorch.org/whl/cpu'])
pip.main(['install', 'transformers'])

2Установка smolcluster

Клонируем репозиторий на оба устройства. В 2026 году проект переехал в организацию smol-ai, добавились конфигурационные файлы.

# На обоих устройствах
git clone https://github.com/smol-ai/smolcluster
cd smolcluster
pip install -e .

Проверяем, что устройства видят друг друга в сети. Проще всего через ping, но в Python делаем так:

# На Mac (узнаем IP iPad)
import socket
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
s.connect(("8.8.8.8", 80))
print("Mac IP:", s.getsockname()[0])
s.close()

3Конфигурация для гетерогенного железа

Здесь самая важная часть. Нужно правильно распределить слои модели между устройствами. Mac Mini M4 с 32 ГБ RAM может взять больше слоев, iPad с 8 ГБ - меньше.

Создаем файл config.yaml:

model: "meta-llama/Llama-4.0-7B-Instruct"
quantization: "q4_k_m"  # Для экономии памяти

devices:
  - name: "mac-mini"
    host: "192.168.1.100"
    port: 29500
    layers: "0:24"  # Слои 0-24 на Mac
    memory_limit_gb: 28  # Оставляем 4 ГБ системе
  
  - name: "ipad-pro"
    host: "192.168.1.101"  
    port: 29501
    layers: "25:31"  # Слои 25-31 на iPad
    memory_limit_gb: 6  # Оставляем 2 ГБ системе

parameter_server:
  host: "192.168.1.100"  # Сервер параметров на Mac
  port: 29400

4Запуск и тестирование

Сначала запускаем Parameter Server на Mac:

# На Mac
python -m smolcluster.parameter_server --config config.yaml

Затем worker'ов на каждом устройстве:

# На Mac (в другом терминале)
python -m smolcluster.worker --config config.yaml --device-id 0

# На iPad (в Pythonista)
import subprocess
subprocess.run(["python", "-m", "smolcluster.worker", "--config", "config.yaml", "--device-id", "1"])

И наконец клиент для теста:

from smolcluster.client import DistributedClient

client = DistributedClient(config_path="config.yaml")
response = client.generate("Объясни квантовую механику как будто мне 5 лет")
print(response)

Производительность: чего ожидать

На связке Mac Mini M4 + iPad Pro A16 с Llama 4.0 7B получаем:

• Скорость генерации: 12-15 токенов в секунду
• Задержка первого токена: 800-1200 мс (из-за передачи данных между устройствами)
• Потребление памяти: Mac - 18 ГБ, iPad - 5 ГБ

Для сравнения: тот же Mac Mini в одиночку с Temple Bridge выдает 25-30 токенов в секунду на Llama 4.0 7B, но не может загрузить 70B версию. Smolcluster позволяет запустить Llama 4.0 70B (в quant q4_k_m), пусть и с меньшей скоростью.

Кому подойдет smolcluster в 2026?

Это не решение для production. И даже не для ежедневного использования. Smolcluster - инструмент для:

• Исследователей, которые хотят поэкспериментировать с большими моделями без доступа к A100/H100
• Разработчиков, тестирующих распределенные системы (проще начать с smolcluster, чем с Kubeflow)
• Энтузиастов, у которых есть несколько устройств Apple и желание заставить их работать вместе

Если вам нужно стабильное решение для production, посмотрите в сторону LLMeQueue или промышленных кластерных решений.

Проблемы, с которыми столкнетесь

Предупреждаю сразу:

1. Сеть WiFi нестабильна. При пропадании пакетов кластер может зависнуть. Решение - использовать Ethernet для Mac и 5GHz WiFi для iPad.
2. iPad засыпает. В Pythonista 4 есть настройка "Keep Alive", но она не всегда работает. Иногда помогает подключение к power.
3. Синхронизация моделей. Если на устройствах разные версии библиотек, могут быть ошибки в вычислениях. Всегда используйте одинаковые версии.
4. Безопасность. Smolcluster не имеет аутентификации. Не используйте в публичных сетях.

Самая раздражающая проблема - когда все работает, вы получаете первый токен, а затем iPad решает, что пора обновиться до iPadOS 20. И кластер падает. Автоматического восстановления в smolcluster нет, нужно перезапускать вручную.

Что дальше для распределенного вывода?

К 2026 году появились более интересные подходы. Peer-to-peer инференс без центрального Parameter Server. Федерированное обучение прямо на устройствах. Но smolcluster останется в истории как самый простой способ собрать кластер из того, что валяется дома.

Мой прогноз: к концу 2026 года Apple представит Native Cluster API для Swift, который позволит объединять iPhone, iPad и Mac в вычислительную сеть без Python-костылей. Но пока что приходится пользоваться тем, что есть.

А самый неочевидный совет: попробуйте подключить к кластеру не только iPad, но и старый iPhone. Три устройства с разными чипами (M4, A16, A15) - это уже настоящий гетерогенный кластер. Только не удивляйтесь, если телефон нагреется как сковородка.