FleetMindは、機械の故障を事前に予測するために設計された本番環境対応の機械学習プラットフォームです。簡単に言うと、あなたの全機械の状態を監視して、どの機械が最も危険かを判断し、大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIアシスタントが最適なメンテナンス方法を提案してくれます。これは工場や運送会社で実際に使える本格的なツールで、単なるプロトタイプではありません。突然の機械故障による停止時間と修理費用を大幅に削減できます。
MicrosoftのTRELLIS.2をApple SiliconでPyTorch MPSを使って動かせるようにしました。元のバージョンはCUDA専用の5つのコンパイル済み拡張機能（flex_gemm、flash_attn、o_voxel、cumesh、nvdiffrast）に依存していて、Macには対応版がありません。ゼロから代替バックエンドを作成しました：純粋なPyTorchの疎3D畳み込み（flex_gemmの代替）、空間ハッシュを使ったPythonメッシュ抽出（o_voxelのCUDAハッシュマップ操作の代替）、疎Transformerの注意機構（flash_attnの代替）、GPU加速三線形補間（cumeshとnvdiffrastの代替）です。
マイクロソフトの TRELLIS.2（40 億パラメータの画像から 3D へのモデル）を Apple Silicon 上で PyTorch MPS を使ってネイティブ実行するようにポートしました。元のバージョンは CUDA、flash_attn、nvdiffrast、カスタム疎畳み込みカーネルが必要でしたが、これらは Mac では動作しません。CUDA 固有の操作を純粋な PyTorch の代替案に置き換えました。具体的には、gather-scatter 疎 3D 畳み込み、疎 Transformer 用の SDPA アテンション、CUDA ハッシュマップ操作を置き換える Python ベースのメッシュ抽出です。合計 9 ファイルで数百行の変更を加えました。
M5 Proマシンに24GBのメモリを搭載しているユーザーが、Ollamaを使ってQwen 3.6の大規模言語モデル（LLM）を実行したいと考えています。Q4量子化（4ビット量子化）を使うべきか迷っていますが、適切なQ3量子化ソリューションが見つかりません。ハードウェアで快適に動作しながら、モデルの品質を過度に損なわないバージョンについて、アドバイスを求めています。