A Canonical anunciou o lançamento dos primeiros modelos de linguagem de grande porte (LLMs) disponíveis como Snaps e otimizados para o Ubuntu. Os modelos DeepSeek R1 e Qwen 2.5 VL podem ser instalados com um simples comando e são automaticamente ajustados para o hardware do dispositivo, oferecendo desempenho ideal em sistemas com chips Intel e Ampere ARM.
Com essa iniciativa, a Canonical busca simplificar a implantação de modelos de IA em desktops, servidores e dispositivos de borda, eliminando a necessidade de configurações manuais complexas. Os novos “inference snaps” identificam o processador e aplicam as otimizações adequadas, garantindo que cada instalação utilize o modelo mais eficiente para o hardware disponível, sem que o usuário precise escolher manualmente entre diferentes versões.
O objetivo é tornar os modelos de IA otimizados por silício acessíveis a todos tornando-os acessíveis a todos. O Snap baixa automaticamente a versão mais adequada para o sistema, melhorando o desempenho e reduzindo a complexidade de dependências.
A Canonical trabalhou em parceria com a Intel e a Ampere para desenvolver pacotes ajustados ao desempenho de cada plataforma, permitindo que empresas e desenvolvedores implantem e escalem seus modelos de IA rapidamente, aproveitando o desempenho e a eficiência dos chips em servidores com Ubuntu.
A abordagem da Canonical remove barreiras técnicas ao distribuir modelos de IA prontos para uso, já que os snaps oferecem aos desenvolvedores um ambiente pronto para uso, sem a necessidade de buscar manualmente versões quantizadas ou adaptadas de modelos.
Os usuários interessados já podem testar os modelos - ainda em beta - com os seguintes comandos:
sudo snap install qwen-vl --beta
sudo snap install deepseek-r1 --beta
A Canonical reforça que a medida não representa uma “virada total” para a IA no Ubuntu, mas sim um passo prático para disponibilizar modelos open source otimizados a quem deseja integrá-los facilmente em aplicações e workloads de servidor.
O foco está em fornecer ferramentas de IA locais e eficientes, mantendo o princípio central do Ubuntu: permitir que o usuário escolha o que quer usar, de forma livre e transparente.