高效Linux环境搭建：机器学习效能解锁

高效的Linux环境是机器学习项目的基石，选择合适的发行版能显著提升开发效率。

Ubuntu和CentOS因其丰富的软件包和活跃的社区支持，成为主流选择。

安装GCC、Python、Git等基础工具链是构建环境的关键步骤。

使用APT或YUM等包管理器可快速部署并保持系统更新。

SSH免密登录简化了远程服务器的访问流程，提升操作效率。

生成密钥对并配置authorized_keys文件，实现无密码连接。

Python依赖管理需独立环境，避免版本冲突影响项目稳定性。

Anaconda或venv工具能有效隔离不同项目的依赖关系。

定期清理临时文件和日志有助于维持系统的高性能运行。

设置cron任务自动执行清理脚本，减少人工维护负担。

AI提供的信息图，仅供参考

持续优化系统结构，是提升模型训练效率的重要手段。

（编辑：站长网）

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