由 dawei 在搭建高性能Linux系统以优化机器学习工作流时，选择合适的操作系统版本是关键。推荐使用长期支持（LTS）的发行版，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，这些版本提供了稳定的内核和长期的安全更新。
硬件配置直接影响机器学习任务的性能。建议使用多核CPU、大容量内存以及高速SSD存储。对于深度学习任务，配备NVIDIA GPU并安装CUDA工具包可以显著提升计算效率。
安装必要的软件栈是优化流程的重要步骤。包括Python环境、pip包管理器、Jupyter Notebook以及常用的机器学习库如TensorFlow和PyTorch。确保所有依赖项都通过虚拟环境进行管理，避免版本冲突。
AI绘图结果，仅供参考
系统调优同样不可忽视。调整内核参数如文件描述符限制、网络超时设置以及I/O调度策略，有助于提升整体性能。同时，定期清理日志文件和临时数据，保持系统运行流畅。
部署监控工具可以实时跟踪系统资源使用情况。Prometheus和Grafana等工具能够帮助识别瓶颈，确保计算任务高效执行。•合理规划任务调度与资源分配，也能提高整体工作效率。