台州网站排名优化价格,酒店预定类网站建设,手机有软件做ppt下载网站,宣传h5是什么意思在 AI/ML 开发中#xff0c;Ubuntu 是更优选的 Linux 发行版#xff0c;原因如下#xff1a; 1. 开箱即用的 AI 工具链支持 Ubuntu 预装了主流的 AI 框架#xff08;如 TensorFlow、PyTorch#xff09;和依赖库#xff0c;且通过 apt 包管理器可快速部署开发环境。 提…在 AI/ML 开发中Ubuntu 是更优选的 Linux 发行版原因如下 1. 开箱即用的 AI 工具链支持 Ubuntu 预装了主流的 AI 框架如 TensorFlow、PyTorch和依赖库且通过 apt 包管理器可快速部署开发环境。 提供针对 NVIDIA GPU 的官方驱动支持简化 CUDA 和 cuDNN 的配置流程如 nvidia-smi 直接监控显存。 2. 社区生态与长期维护LTS Ubuntu LTS 版本如 24.04提供 5 年安全更新适合企业级 AI 项目的稳定性需求。 活跃的开发者社区贡献了大量优化工具如 Ollama 模型管理、Open WebUI 交互界面降低部署门槛。 3. 容器化与云原生兼容性 原生支持 Docker 和 Kubernetes便于构建 ML 流水线如 Kubeflow 编排训练任务。 与主流云平台AWS/GCP深度集成支持一键部署 AI 服务如通过 AWS SageMaker 扩展。 4. 对比其他 Linux 发行版的优势 相比 CentOS已停更或 Arch Linux滚动更新风险Ubuntu 在驱动兼容性和文档丰富度上更胜一筹。 针对边缘计算场景Ubuntu Core 提供轻量级容器化方案适合部署 AI 模型到物联网设备
典型开发环境搭建示例基于 Ubuntu
以部署本地运行的生成式大模型如 DeepSeek为例
环境配置 bash sudo apt update sudo apt install python3-pip docker.io # 安装基础工具 curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 集成模型管理工具 Ollama ollama run deepseek-r1:8b # 下载模型需 4GB 显存
容器化部署 bash docker run -d -p 3000:3000 openwebui/openwebui:latest # 启动交互式 Web 界面
Python 调用 python from transformers import AutoModelForCausalLM model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“deepseek”) # 加载本地模型
