Ubuntu 26.04 навсегда покончила с адом драйверов для видеокарт.

В этом видео подчеркивается значительная роль Ubuntu в обеспечении работы большинства задач искусственного интеллекта в 2026 году, подробно описывается процесс автоматического определения оборудования и упрощенная установка CUDA от Nvidia. Также демонстрируется возможность создания изолированных систем ИИ за считанные секунды, подчеркивая, как Ubuntu Linux незаметно выполняет все процессы. Видео акцентирует внимание на предложении Canonical о 15-летней поддержке безопасности контейнеров Docker, демонстрируя мощь этой операционной системы для ИИ. На основе доклада «Ubuntu для разработки ИИ» Джона Сигера, вице-президента по разработке в Canonical. (ссылка ниже) ---- Изучите программирование агентов с Dynamous AI — Ежедневные мероприятия и мастер-классы (https://dynamous.ai/?code=646a60) — скидка 10% по нашей ссылке: https://shorturl.smartcode.diy/dynamo... ---- Разделы 0:00 Предварительный просмотр 0:14 Ubuntu обеспечивает работу почти всей инфраструктуры ИИ (1300 против 32000 инженеров) 1:03 Ад драйверов GPU, перегрузка моделей и безопасность агентов (3 проблемы) 1:57 22 года Ubuntu: NVIDIA DGX Spark, AMD ROCm, доминирование в облаке 2:49 apt install cuda: Одна команда, 15-летняя безопасность Обслуживание 3:50 Snap-пакеты для вывода: snap install deepseek-r1 (автоматическое определение оборудования) 4:54 Динамический ИИ 5:29 Песочница агентов LXD: 3-секундные контейнеры для кода Клода 6:40 Рабочий процесс разработчика: CC Here, коммиты с YubiKey, многопроходные виртуальные машины 7:34 Корпоративное доверие: LTS Anything (15-летнее обновление для контейнеров Docker) 8:25 Попробуйте Ubuntu 26.04: Snapshot доступен сейчас Ключевые концепции apt install cuda / apt install rocm: Впервые в базовой Ubuntu. Автоматически определяет графический процессор, загружает правильную версию драйвера, 15-летнее обслуживание безопасности. Нет PPA, нет конфликтов версий. Snap-пакеты для вывода: Ограниченные Snap-пакеты, объединяющие модель ИИ + механизм вывода + оптимизированную для кремния среду выполнения. Автоматическое определение оборудования (NVIDIA CUDA, AMD ROCm, резервный процессор). Совместимый с OpenAI API для локального хоста. Модели на момент запуска: Qwen VL, DeepSeek R1, Gemma 3, Nemotron 3 Nano. Песочница LXD Agent: Предустановлена ​​на каждой машине Ubuntu. Скрипт из 6 строк создает изолированные контейнеры. Монтирование только каталога проекта. Загрузка из кэша за 3-4 секунды. Контейнер или виртуальная машина с одним изменением флага. Коммиты с YubiKey: Агент свободно пишет код в песочнице, но для коммитов требуется нажатие аппаратной клавиши. Помощь ИИ с ответственностью человека. LTS Anything: Используйте любой контейнер Docker, Canonical исправляет все зависимости уже 15 лет. Тысячи пакетов Python, десятки тысяч модулей Node. Источники и ссылки Оригинальный доклад — «Ubuntu для разработки ИИ» Джона Сигера (вице-президент по разработке, Canonical):    • Stop Struggling with CUDA: How Ubuntu 26.0...   Ubuntu 26.04 Snapshot 1 (попробуйте прямо сейчас): https://cdimage.ubuntu.com/ubuntu/rel... Изменения в релизе Ubuntu 26.04: https://gnulinux.ch/ubuntu-26-04-rele... Ubuntu: https://ubuntu.com Canonical: https://canonical.com Документация LXD: https://documentation.ubuntu.com/lxd Snap-пакеты для вывода (Snapcraft): https://snapcraft.io --- Snap-пакеты на серверах — блестящий ход или самая большая ошибка Ubuntu? Поделитесь своим мнением ниже. #Ubuntu #Ubuntu2604 #AptInstallCuda #CUDA #ROCm #LocalAI #InferenceSnaps #LXD #Canonical #AIInfrastructure #DevTools #Linux #DeepSeek #ClaudeCode #AgentSandbox #NVIDIA #AMD #LTS #OpenSource #AIDevelopment