由 dawei 在机器学习项目中，一个高效的Linux环境能够显著提升开发和训练效率。选择合适的发行版是第一步，Ubuntu和CentOS因其稳定性和广泛的社区支持而被广泛采用。
安装必要的开发工具链是关键步骤，包括GCC、Make、Python等。使用包管理器如apt或yum可以快速安装这些工具，同时确保系统更新到最新版本以获得安全补丁和性能优化。
配置SSH免密登录可以加快远程服务器的连接速度，这对于使用云服务器进行模型训练尤为重要。生成SSH密钥并将其添加到远程主机的authorized_keys文件中即可实现无缝访问。
AI绘图结果，仅供参考
使用虚拟环境管理Python依赖关系，例如通过conda或venv，可以避免不同项目之间的库冲突，提高代码的可移植性和稳定性。
定期清理无用的文件和日志，保持磁盘空间充足，有助于提升系统整体性能。同时，合理设置swap分区可以防止内存不足导致的系统崩溃。
•利用脚本自动化常见任务，如环境初始化、数据加载和模型训练，可以节省大量时间，使开发者更专注于算法优化和结果分析。