Canonical упрощает разработчикам развёртывание ИИ-моделей на Ubuntu благодаря выпуску новых «оптимизированных под устройство snap-пакетов» как для устройств на базе Intel, так и для ARM-устройств Ampere.
Бета-сборки DeepSeek R1 и Qwen 2.5 VL стали первыми крупными языковыми моделями (large language models, LLM), доступными в Snap Store. Каждый из этих пакетов автоматически выбирает оптимальные движки, квантованные версии моделей и архитектуру в зависимости от конкретного «железа», на котором они устанавливаются.
Что это за модели?
- DeepSeek R1 — это открытая модель с улучшенными способностями к логическому выводу от китайской ИИ-компании DeepSeek, которая лучше справляется с математикой, программированием и сложными задачами.
- Qwen 2.5 VL — это открытая мультимодальная модель от Alibaba Cloud, созданная для обработки текста, изображений и видео.
Обе модели устанавливаются и работают локально, без необходимости обращаться к облачным API или платить за подписку.
«Мы делаем ИИ-модели, оптимизированные под конкретное «железо», доступными каждому, — комментирует запуск Джон Сигер (Jon Seager), вице-президент по инженерии в Canonical. — Когда пользователь включает их, они глубоко интегрируются на уровне самого чипа».
Джефф Виттих (Jeff Wittich), главный директор по продуктам в Ampere, добавляет: «Это позволяет пользователям сразу воспользоваться высокой производительностью и энергоэффективностью Ampere… предприятия смогут быстро разворачивать и масштабировать предпочитаемые ими ИИ-модели на системах Ampere в экосистеме Ubuntu, готовой к работе с ИИ».
Теперь разработчикам стало проще получать доступ к заранее настроенным LLM в Ubuntu для использования в приложениях и серверных рабочих нагрузках, без необходимости самостоятельно искать, изучать и вручную разворачивать квантованные версии моделей (квантование уменьшает объём модели, сохраняя высокую точность).
Теперь всё, что нужно — это установить snap и начать работу.
Модели, оптимизированные под конкретную архитектуру, работают быстрее и эффективнее на соответствующем оборудовании, а квантованные модели потребляют меньше ресурсов. Пользователям не нужно гадать, какую именно версию выбрать — благодаря автоматическому выбору они всегда получат ту, что лучше всего подходит их устройству.
Означает ли это, что Canonical делает ставку на ИИ в Ubuntu?
Нет, и причин для беспокойства здесь нет. Драйвер NPU от Intel уже доступен как snap, как и плагины OpenVINO для ИИ. Здесь Canonical просто размещает в Snap Store популярные открытые LLM, заранее оптимизированные под определённые чипы.
Кроме того, сами эти snap-пакеты содержат только языковые модели — и пользователям всё равно понадобится отдельное приложение или интерфейс, чтобы взаимодействовать с ними или задавать им задачи (точно так же, как при установке любой сторонней библиотеки). Они не предустановлены и не интегрированы в графический интерфейс Ubuntu (desktop UI).
Во-вторых, основная цель — не настольные пользователи, а разработчики и предприятия. Canonical и её партнёры по производству чипов стремятся сделать оптимизированные версии моделей максимально доступными и удобными в установке, чтобы максимально эффективно использовать возможности аппаратного обеспечения.
Это, вероятно, и так очевидно, но стоит сказать это прямо: не стоит беспокоиться, что Ubuntu 26.04 LTS выйдет с надоедливыми «ИИ-блёстками» в интерфейсе, которые будут предлагать писать домашку за вас или превратят систему в антиутопического «предсказателя» наподобие функции Windows Recall.
Ubuntu остаётся той же Ubuntu — платформой, где пользователь сам решает, что и как использовать.
Более подробная информация (и изрядная доза маркетинговой риторики) доступна в официальном блоге Canonical.
