自第一期起，YiCoreAI 平台凭借 YIAISTUDIO 利用 Arc A770 GPU 高效训练 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B，到 YiCONNECT 基于 Kubernetes 实现智能管理，再到 YiEDGE 依托 Core Ultra NPU 实现 40ms 延迟推理，逐步构建云边端 AI 闭环。第五期更在 Ultra 5 125H iGPU 上部署 MedGemma 4B IT，验证便携性。
第六期，Ollama 驱动 Qwen3:8b 在 Core Ultra 上实现高效部署，延迟低至 35ms，准确率超 85%，功耗优化显著，赋能教育心理健康和医疗诊断。
随着人工智能技术的迅猛发展，特别是大语言模型（LLM）在企业级应用中的潜力日益凸显，如何在本地硬件上高效、安全地部署这些模型已成为开发者关注的焦点。英特尔作为AI硬件领域的领导者，通过其Core Ultra处理器（集成NPU和Arc GPU）以及IPEX-LLM（Intel Extension for PyTorch Large Language Models）优化库，提供了强大的端侧加速能力。结合轻量级的Ollama框架，我们可以在Ubuntu环境下，利用Intel XPU（特别是Arc系列GPU）实现Qwen3等开源大模型的本地化推理。
本文将详细分享一种基于Docker容器的部署实践：通过Intel官方的IPEX-LLM镜像，在Intel硬件上快速启动Ollama服务，并驱动Qwen3:8b模型运行。这种方式不仅充分利用了Intel GPU的异构计算优势，实现低延迟、高吞吐的推理，还确保了数据隐私和离线可用性，特别适用于企业AI解决方案的创新探索（如本次英特尔平台企业AI解决方案创新实践赛的项目开发）。
通过以下步骤，你将能轻松复现一个高效的本地LLM环境，开启端侧AI的新篇章。
经过前四期的深入探索，我们已全面展示了 YiCoreAI 平台的云边端 AI 闭环实力：从 YIAISTUDIO 依托 Arc A770 GPU 高效训练 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B，到 YiCONNECT 通过 Kubernetes 实现智能模型管理，再到 YiEDGE 利用 Core Ultra iGPU/NPU 实现低至 40ms 的边缘推理。在 2025 年的 AI 浪潮中，上海亿琪软件有限公司的 YiCoreAI 平台正凭借这一闭环赋能企业与组织的数字化转型。本期，我们将聚焦 Intel Core Ultra 系列处理器在大模型部署中的独特优势，其强大的神经处理单元（NPU）不仅显著提升大模型的推理效率，还通过低功耗设计和实时性能优化，为医疗、教育等行业带来突破性应用，邀请开发者加入我们的开源社区，共同推动 AI 生态建设。借助 IPEX-LLM 优化与 Gradio WebUI，开启医疗 AI 验证新模式。
经过前三期的介绍，我们已经详细展示了 YiCoreAI 平台在云边端 AI 闭环中的核心能力：从 YIAISTUDIO 的高效训练（Arc A770 GPU 驱动 YOLOv8/v11 和 Qwen-7B），到 YiCONNECT 的智能管理（Kubernetes 分发），再到 YiEDGE 的边缘推理（Core Ultra NPU 延迟 40ms）。在 2025 年的 AI 浪潮中，上海亿琪软件有限公司的 YiCoreAI 平台正通过这一闭环赋能，帮助企业和组织实现数字化和 AI 转型。本期，我们将总结闭环优势，展示其跨行业价值，并邀请开发者加入我们的开源社区，共同参与开源生态建设。
在 AI 应用日益普及的 2025 年，模型训练只是第一步，如何高效管理和分发模型，并在边缘设备上实现低延迟推理，成为企业落地的关键挑战。传统方案中，模型分发复杂、边缘推理延迟高、数据采集困难等问题阻碍了 AI 的广泛应用。上海亿琪软件有限公司的 YiCoreAI 平台 通过 YiCONNECT（管理/下发） 和 YiEDGE（推理/优化） 模块，结合英特尔 Core Ultra NPU 和 OpenVINO 技术，打造了一个高效、通用、安全的云边端解决方案，适配零售、安防、物流、教育等多样化场景。