云服务器
部署大模型时，Linux发行版的选择需综合考虑稳定性、软件生态、硬件支持及社区资源。以下是针对不同场景的推荐方案及关键因素分析：
1. 推荐发行版及适用场景
Ubuntu LTS（22.04/20.04）
- 优势：官方支持NVIDIA驱动/CUDA、丰富的文档和社区资源、长期支持（5年更新）。
- 适用场景：快速原型开发、中小规模部署、需要广泛兼容性的场景。
- 注意：预装服务较多，需手动优化（如禁用无关服务）。
Rocky Linux/AlmaLinux（RHEL兼容版）
- 优势：企业级稳定性、安全更新及时、支持SELinux强化安全。
- 适用场景：生产环境、需要高可靠性的企业部署。
- 注意：部分前沿工具（如最新CUDA）可能需要手动配置。
Debian Stable
- 优势：极致的稳定性、轻量级、软件包经过严格测试。
- 适用场景：资源受限环境或对稳定性要求极高的长期部署。
- 注意：软件版本较旧，需通过
backports或容器解决。
NVIDIA DGX OS（专为AI优化）
- 优势：预装CUDA/NVIDIA驱动、针对GPU性能调优、容器化支持完善。
- 适用场景：大规模GPU集群（如DGX服务器）、企业级AI平台。
2. 关键考量因素
- GPU支持：优先选择NVIDIA官方认证的发行版（如Ubuntu/RHEL），确保驱动和CUDA兼容性。
- 容器化部署：若使用Docker/Kubernetes，任何主流发行版均可，重点优化容器镜像（如基于
nvidia/cuda的镜像）。 - 性能调优：关闭不必要的服务（如
snapd）、调整内核参数（如vm.swappiness）、使用高性能文件系统（如ext4/xfs）。 - 安全：生产环境建议启用SELinux/AppArmor，定期更新内核和安全补丁。
3. 最佳实践建议
- 开发/测试环境：Ubuntu LTS + Miniconda + PyTorch官方Docker镜像。
- 生产环境：Rocky Linux + Kubernetes（GPU Operator） + 模型服务框架（如Triton Inference Server）。
- 云平台部署：直接使用云厂商的优化镜像（如AWS Deep Learning AMI、GCP AI Platform镜像）。
4. 避免的陷阱
- 滚动更新发行版（如Arch Linux）：版本迭代可能导致依赖冲突。
- 小众发行版：缺乏社区支持和硬件厂商认证。
- 无LTS版本：短期支持版本需频繁升级，增加运维负担。
根据团队的技术栈和运维经验选择最熟悉的发行版，可显著降低维护成本。若不确定，Ubuntu LTS或RHEL系是最稳妥的起点。