在 AI 驱动的 2025 年，模型训练是企业数字化转型的关键一步。然而，高昂的硬件成本和复杂的技术门槛让许多中小企业望而却步。传统 GPU（如 Nvidia H100）动辄数千美元的单价，以及高功耗带来的维护成本，成为 AI 普及的瓶颈。上海亿琪软件有限公司推出的 YiCoreAI 平台，通过英特尔 Arc 系列显卡（如 Arc A770/B580）为核心的 YiAISTUDIO 模块，提供了一个低成本、高效率的训练解决方案，适配零售、安防、物流、教育等多样化场景。
2025 年，人工智能（AI）正迈入新的时代。全球范围内，边缘计算的增长显著，预计 50% 以上的企业数据将在边缘设备上处理。与此同时，大型语言模型（LLM）的热潮席卷各行各业，从智能客服到数据分析，AI 的应用场景日益多元化。然而，企业和组织在拥抱 AI 转型时面临诸多挑战：高昂的硬件成本（传统 GPU 解决方案动辄 5000 美元/节点）、数据隐私风险，以及云端计算带来的延迟问题。
使用 Intel Extension for PyTorch (IPEX) 训练
YOLO模型可以显著提升在 Intel 硬件（如 CPU 和 GPU）上的性能。以下是一个详细的步骤指南，帮助你结合 IPEX 优化和加速YOLO模型的训练过程。
在许多实际场景中，例如边缘计算环境、高安全性的企业数据中心或网络受限的工业设施，Kubernetes 集群的部署可能无法依赖互联网访问。这种情况下，离线（Air-Gap）部署成为一种关键解决方案。K3s，作为一款轻量级的 Kubernetes 发行版，专为资源受限和边缘环境设计，以其极低的资源占用和简化的安装流程，成为离线部署的理想选择。
K3s 的 Air-Gap 部署通过预先准备所有必要的镜像、安装包和配置文件，绕过对在线镜像仓库和软件源的依赖，确保在完全隔离的网络环境中快速构建功能完整的 Kubernetes 集群。本文将详细介绍如何在离线环境中部署 K3s，涵盖从镜像准备、安装包分发到集群配置的全流程，旨在为用户提供一个高效、可靠的部署指南，帮助在各种复杂场景下实现 Kubernetes 的无缝落地。
通过离线部署 K3s，用户不仅能够充分利用 Kubernetes 的容器编排能力，还能满足严格的安全合规要求，为边缘计算、物联网和私有云等场景提供强大的技术支持。以下内容将逐步引导您完成这一过程，确保即使在无网络连接的环境中，也能成功搭建和管理 K3s 集群。
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