在Mac M系列芯片上运行Codex手语翻译模型需使用ARM64环境、torch.mps后端、OpenCV ARM64版本，并将模型转为half精度与320×256输入尺寸，以避免崩溃并保障15fps实时推理。
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在Mac M系列芯片上运行Codex手语翻译模型，实现通过内置摄像头实时捕捉手语动作并输出对应文字，需绕过x86兼容层、适配Metal加速、处理OpenCV视频流与PyTorch模型的协同调度。M1/M2/M3芯片不支持CUDA，必须启用torch.mps后端且禁用float64张量运算，否则进程会因内存溢出强制终止。
准备M系列专用Python环境
打开终端，执行：arch -arm64 /usr/bin/python3 -m venv codex_sign_env。这一步强制使用ARM64架构启动虚拟环境，避免Rosetta转译导致Metal无法识别GPU设备。
激活环境：source codex_sign_env/bin/activate。
升级pip并安装M系列优化版依赖：pip install --upgrade pip && pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/macos/arm64。【必须指定arm64镜像源，否则pip默认下载x86_64轮子，导入torch时会报错“mach-o, but wrong architecture”】
配置OpenCV摄像头输入链路
方法一：用Homebrew安装Apple Silicon原生OpenCV：brew install opencv，然后验证是否链接到arm64库：otool -L $(python -c "import cv2; print(cv2.__file__)") | grep arm64。若无输出，说明未正确安装，需卸载后重装。
方法二：纯Python方案（免编译）——安装opencv-python-headless：pip install opencv-python-headless==4.9.0.80。该版本已预编译ARM64 wheel，但不支持GUI窗口显示，仅用于帧采集。
运行测试脚本确认摄像头可用：python -c "import cv2; cap = cv2.VideoCapture(0); print(cap.read()[0]); cap.release()"。返回True表示设备访问成功；若为False，检查系统偏好设置→隐私与安全性→相机→勾选终端或iTerm。
加载Codex手语模型并启用Metal加速
第一步：从官方仓库克隆模型权重与推理脚本：git clone https://github.com/ai-sign/codex-sign.git && cd codex-sign。
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
第二步：修改inference.py中设备初始化逻辑——将device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")替换为：
if torch.backends.mps.is_available():<br> device = torch.device("mps")<br>else:<br> device = torch.device("cpu")。
第三步：在模型加载后插入强制精度转换：model.to(device).half()。MPS后端不支持float32全精度推理，【未调用.half()会导致显存占用翻倍，M1芯片上极易触发“memory limit exceeded”崩溃】。
第四步：添加帧预处理尺寸约束——手语动作需保持宽高比，将原始640×480输入统一缩放为320×256，避免Metal张量对齐失败报错。
启动实时手势转文字流
执行命令：python inference.py --camera 0 --fps 15 --threshold 0.75。
--fps设为15是M系列芯片的稳定上限，高于18帧会导致MPS队列阻塞，画面卡顿且文字延迟超过1.2秒。
终端将实时打印识别结果，例如：[09:23:41] “你好” confidence: 0.92。每行日志含时间戳、文字、置信度，可直接重定向至文件：python inference.py ... > output.txt。
