高效Linux环境加速机器学习流程

在机器学习项目中，选择合适的Linux发行版能显著提升开发效率。Ubuntu适合初学者，而CentOS更适合企业级应用。

安装GCC、Make、Git等工具链可减少后续配置时间，使用APT或YUM等包管理器简化依赖管理。

AI生成结论图，仅供参考

使用Conda或Venv管理Python环境，防止不同项目间的库冲突，合理设置环境变量便于切换。

编写Shell或Python脚本实现自动化部署、数据加载和模型训练，提升重复任务效率。

利用top、htop和nvidia-smi等工具监控系统资源，识别性能瓶颈并优化计算资源分配。

保持系统更新和日志记录有助于排查问题，确保开发环境稳定可靠。

合理规划目录结构和权限管理，提升团队协作效率与代码安全性。

（编辑：92站长网）

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