由 dawei 在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升计算效率和数据处理速度的关键。选择合适的操作系统版本能够确保稳定性和兼容性，推荐使用长期支持（LTS）的发行版，如Ubuntu 20.04或CentOS 8。
硬件配置方面，应优先考虑高速SSD、大容量内存以及多核CPU。对于深度学习任务，配备高性能GPU能显著加速模型训练过程。同时，网络带宽也需足够，以便快速传输大规模数据集。
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系统优化包括内核参数调整、文件系统选择和进程调度策略。例如，使用ext4或XFS文件系统可以提高I/O性能，而调整sysctl配置可优化网络和内存管理。
软件环境的合理配置同样重要。安装必要的开发工具链、编译器和依赖库，确保所有组件版本兼容。使用容器技术如Docker可以简化部署流程，并保持环境一致性。
•监控与日志管理有助于及时发现并解决问题。安装Prometheus、Grafana等监控工具，配合rsyslog进行日志收集，能够有效提升系统维护效率。