本地部署大模型推荐使用哪个Ubuntu长期支持版本？

在本地部署大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen、Baichuan 等）时，选择一个稳定、长期支持（LTS）的 Ubuntu 版本非常重要，以确保系统稳定性、驱动兼容性和长期安全更新。

推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS

✅ 推荐理由：

1. 长期支持（LTS）

   • 发布时间：2022年4月
   • 支持周期：到 2027年4月
   • 提供持续的安全补丁和系统更新

2. 对 AI/深度学习生态支持良好

   • 官方支持 CUDA 11.8 / 12.x
   • 兼容主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）
   • 多数大模型推理框架（如 llama.cpp、vLLM、HuggingFace Transformers、Ollama）都经过充分测试

3. 硬件驱动支持成熟

   • NVIDIA 驱动安装顺畅，支持较新的 GPU（如 RTX 30xx、40xx、A100、H100）
   • 支持 CUDA 和 cuDNN 的最新稳定版本

4. 软件包丰富且稳定

   • APT 源中包含大量开发工具（Python、pip、gcc、cmake 等）
   • Docker、NVIDIA Container Toolkit 安装简单

5. 社区与文档支持广泛

   • 遇到问题时，Google 或论坛（如 Ask Ubuntu、Stack Overflow）更容易找到解决方案

可选备选：Ubuntu 20.04 LTS（已不推荐新项目使用）

• 虽然仍在支持期（到 2025 年），但：
  • 内核和 GCC 版本较旧，可能影响某些编译任务
  • 对较新 GPU（如 RTX 4090）和 CUDA 12+ 支持不够原生
  • Python 默认版本较低，需手动升级

⚠️ 不建议用于新部署项目。

不推荐的版本：

• Ubuntu 18.04 LTS：已接近 EOL（2023年已停止标准支持，仅限扩展安全维护），驱动和库太老。
• 非 LTS 版本（如 23.04、23.10）：生命周期短（仅9个月），不适合生产或长期部署。

部署建议配置（补充）：

• GPU 驱动：安装官方 NVIDIA 驱动 + CUDA Toolkit（推荐通过 .run 文件或官方 repo）
• CUDA 版本：建议 CUDA 11.8 或 CUDA 12.x（根据 PyTorch/TensorFlow 支持情况）
• Python 环境：使用 conda 或 venv 管理虚拟环境
• 推理框架：优先考虑 vLLM（高性能）、llama.cpp（低资源）、Ollama（易用）

总结：

✅ 首选：Ubuntu 22.04 LTS
🟢 最佳平衡：稳定性 + 新硬件支持 + 生态兼容性

如果你正在搭建本地大模型服务器或工作站，强烈建议从 Ubuntu 22.04 LTS 开始。