分享：Ubuntu 环境下如何在 Intel xpu 上运行 ollama 驱动 Qwen3
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。