跑大模型ubuntu哪个版本？

在 Ubuntu 上运行大模型（如 LLaMA、GPT、BERT 等）时，推荐选择 长期支持版本（LTS），因为这类版本稳定性高、支持周期长（通常 5 年），且社区和官方维护完善。以下是具体建议：

推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS（最新稳定版）

1. 长期支持：维护至 2027 年，适合长期部署。
2. 软件兼容性：
   • 预装较新的内核（5.15+）和工具链（如 GCC 11+、Python 3.10+），支持最新的 GPU 驱动（如 NVIDIA CUDA Toolkit）。
   • 官方软件仓库提供 TensorFlow/PyTorch 等主流框架的稳定版本。
3. 社区支持：教程和解决方案丰富，遇到问题更容易解决。

备选版本：Ubuntu 20.04 LTS

• 如果某些工具链尚未适配 22.04，或需要更成熟的生态（如旧版 CUDA），20.04 LTS（维护至 2025 年）也是可靠选择。
• 注意：部分新硬件（如显卡）可能需要手动安装驱动。

关键配置建议

1. GPU 支持：
   • 确保安装最新 NVIDIA 驱动和 CUDA（推荐 CUDA 12.x）。
   • 使用 nvidia-smi 验证驱动状态。
2. Python 环境：
   • 推荐使用 conda 或 venv 创建虚拟环境，避免系统 Python 冲突。
3. 依赖库：
   • 安装必备工具：

     sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip build-essential git cmake

为什么不推荐非 LTS 版本？

• 非 LTS 版本（如 23.10）生命周期短（仅 9 个月），可能面临频繁升级和兼容性问题，不适合生产环境。

总结

• 首选 Ubuntu 22.04 LTS，平衡新特性和稳定性。
• 如果硬件或软件有特殊限制，再考虑 20.04 LTS。
• 避免非 LTS 版本，除非有特定短期需求。

如有具体模型或硬件场景（如多卡训练、推理优化），可进一步调整配置细节。