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部署开源大模型时选择 Ubuntu 而非 CentOS，通常基于以下几个关键原因：
1. 软件生态与依赖兼容性
- Ubuntu 作为 Debian 系发行版，拥有更活跃的社区和更丰富的软件仓库（尤其是
apt源）。开源大模型（如 LLaMA、Stable Diffusion 等）依赖的现代工具链（如 CUDA、PyTorch、TensorFlow）通常优先提供 Ubuntu 的预编译包或官方支持。 - CentOS（尤其是 CentOS 7）的软件版本较旧（如默认 Python 3.6、GCC 4.8），需手动编译高版本依赖，易引发兼容性问题。而 CentOS Stream 的稳定性又不如 RHEL。
2. 对 NVIDIA 硬件的支持
- Ubuntu 是 NVIDIA 官方推荐的开发平台，驱动安装（如
nvidia-driver）和 CUDA 工具链的配置更简单，社区教程丰富。 - CentOS 可能需要手动解决内核模块签名问题（如 DKMS 冲突），尤其在 Secure Boot 开启时。
3. 容器化与云原生支持
- Ubuntu 对 Docker、Kubernetes 等云原生工具的支持更友好，默认仓库中的版本较新。大模型常需容器化部署（如通过 Docker 封装环境）。
- CentOS 的旧版内核（如 3.10）可能缺乏对最新容器特性的支持（如 cgroups v2）。
4. 社区与文档资源
- 开源大模型的开发者社区（如 Hugging Face、AI 研究机构）多基于 Ubuntu 开发，问题解决方案和教程更易找到。
- CentOS 的典型用户是企业服务器环境，更侧重稳定性而非前沿 AI 开发。
5. 系统维护与生命周期
- Ubuntu LTS（如 22.04）提供 5 年支持，且每 2 年更新一次，平衡了新特性和稳定性。
- CentOS 7 已接近 EOL（2024 年结束支持），而 CentOS Stream 作为滚动版本可能不适合生产环境。
6. 性能与优化
- Ubuntu 默认启用了更多针对现代硬件的优化（如低延迟内核、电源管理），对 GPU 计算更友好。
- CentOS 的保守配置可能需要手动调优。
何时选择 CentOS？
- 企业已有 CentOS/RHEL 标准化环境，且具备专职运维团队解决依赖问题。
- 需要 Red Hat 生态的专业支持（如 OpenShift、SELinux 高级策略）。
总结
对于快速部署和开发，Ubuntu 是更省力的选择；若需严格的企业级支持，可考虑 RHEL 或 Rocky Linux（CentOS 替代品）。CentOS 的传统优势（如稳定性）在 AI 场景中反而可能成为瓶颈。