m-courtyard

在 Mac 上零代码微调 AI 模型，数据不出本机。

M-Courtyard 是一款专为 Apple Silicon 芯片打造的本地 AI 模型微调桌面工具。它基于 Tauri、React 和 mlx-lm 构建，核心目标是让用户无需编写代码、无需连接云端，即可在本地完成大模型的微调工作。该工具解决了普通开发者或研究者因技术门槛高、数据隐私担忧而难以进行模型定制的问题。它提供图形化界面，支持数据导入、参数配置、训练过程监控等操作，并充分利用 Apple Silicon 的硬件加速能力，实现高效、私密的本地微调。其核心能力包括零代码操作、本地数据隔离、以及针对 MLX 框架的深度优化，适合个人开发者、学术研究者以及注重数据安全的企业用户。

开源 free 办公效率

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GitHub 星标 ★ 174

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类办公效率

开发团队Mcourtyard

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Mcourtyard/m-courtyard

定价模式free

价格说明开源桌面应用，本地部署，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai-assistant,apple-silicon,desktop-app,fine-tuning,llm,lm-studio,local-llm,lora,macos,mlx,ollama,react,rust,tauri

GitHub 星标★ 174

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-02-12 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

核心亮点

专为 Apple Silicon 优化，利用 MLX 框架实现高效本地训练
零代码图形界面，降低模型微调门槛
隐私优先，数据完全本地处理，无需上传云端

不足之处

仅支持 Apple Silicon，无法覆盖其他硬件平台
文档/社区待观察

适用场景

个人开发者快速定制本地专用小模型
学术研究中对私有数据集进行模型微调
企业内网环境下的模型定制，避免数据外泄

替代项目

LM Studio、Ollama、Mlx-LM

项目介绍

m-courtyard 是模型训练领域的开源项目，由 Mcourtyard 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 522 个项目，GitHub 星标数为 174。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。开源桌面应用，本地部署，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：个人开发者快速定制本地专用小模型。同类可对比的替代方案包括 LM Studio、Ollama、Mlx-LM。

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