对芯片优化过的推理 snap 应用已上线

by Canonical on 25 December 2025

一条命令即可安装 DeepSeek R1 或 Qwen 2.5 VL 等主流模型并自动获取芯片优化版 AI 引擎。

伦敦，10 月 23 日 — Canonical 宣布推出优化版推理 snap（optimized inference snap），一种在 Ubuntu 设备上部署 AI 模型的全新方式，可基于设备特定芯片自动选择优化版引擎、量化方法及架构配置。目前，Canonical 正与多家芯片提供商合作，为开发者和设备提供主流大语言模型（LLM）的优化版本。

Qwen 2.5 VL、DeepSeek R1 等主流单一模型，往往包含多种尺寸规格与设置配置，且每种配置均针对特定芯片进行了优化。终端用户可能难以判断自身设备适配的模型尺寸与运行时环境，但现在仅需一条命令，即可自动获取最优配置组合。Canonical 正携手芯片合作伙伴，集成其优化版本。新的芯片合作伙伴发布优化版本后，模型将在更多设备上实现更高效的运行。

开发者由此可将主流 AI 功能无缝集成到自己的应用，并让应用在桌面、服务器及边缘设备上均能达到最佳运行状态。

Snap 可以动态加载组件。我们会自动获取适配主机系统的推荐构建版本，既能简化依赖项管理，又能降低延迟。此次公开测试版包含 Intel 和 Ampere® 优化版 DeepSeek R1 及 Qwen 2.5 VL 等示例模型，并将其构建框架开源。

“我们正在努力让芯片优化版 AI 模型实现全民可用。一旦用户启用，这些模型将深度集成至芯片层面。”Canonical 工程副总裁 Jon Seager 表示，“我很期待与芯片合作伙伴携手，确保他们的芯片优化版模型能‘有效运行’。开发者与终端用户无需再为引擎、构建版本、量化方法的复杂组合担心，相反，他们可以可靠地集成力求极致高效且持续迭代优化的本地版模型。

芯片生态系统在 AI 性能优化方面的投入巨大，但开发者环境复杂，并且缺乏简单的工具来分析构建完整运行时环境所需的全部组件。而在 Ubuntu 系统中，社区现可直接向终端用户分发优化版栈架构。Canonical 与 Intel 和 Ampere 展开了深度合作，推出可以实现性能最优化的硬件调优版推理 snap 。

“通过与 Canonical 携手，将针对 Ampere 硬件优化的大语言模型，整合至 AIO 软件中进行打包分发，开发者即可默认获取我们的推荐构建版本，这些版本已针对服务器中的 Ampere 处理器进行了调优。”Ampere 首席产品官 Jeff Wittich 表示，“这样一来，终端用户开箱即可体验 Ampere 的高性能与高效性优势。我们一起借助 Ubuntu 的 AI 就绪生态系统，助力企业在 Ampere 系统中快速部署和扩展其首选 AI 模型。”

“Intel 针对 AI 工作负载，从芯片层面到高层软件库，进行了全方位的优化。在此之前，开发者需具备专业技能与知识才能筛选出最适配其客户端系统的模型变体及优化版本。”Intel 客户端计算事业部高级副总裁兼总经理 Jim Johnson 表示，“Canonical 推出的 AI 模型打包分发方案成功地解决了这一难题，让开发者能够轻松发挥 Intel 硬件的性能优势，并实现成本效益。仅需一条命令，即可检测硬件，并使用我们的开源 AI 推理加速工具包 OpenVINO，将配置有推荐参数的推荐模型变体部署到最适配的设备上。”

即刻行动 

立即行动并在 Ubuntu 系统中运行芯片优化版模型，仅需执行以下命令即可：

sudo snap install qwen-vl --beta

sudo snap install deepseek-r1 --beta

开发者可以直接开始尝试这些模型的本地与标准推理端点，增强其终端用户应用中的 AI 功能。 

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