由 dawei 在构建高效Linux环境时，选择合适的发行版是关键。Ubuntu和CentOS因其稳定性和广泛的社区支持，常被用于机器学习项目。根据具体需求，可以选用轻量级版本以减少资源占用。
AI绘图结果，仅供参考
系统配置优化能显著提升性能。调整内核参数如文件描述符限制、网络超时设置等，有助于提高并发处理能力。同时，启用SSD的TRIM功能可延长其寿命并保持读写速度。
安装必要的开发工具和库是基础步骤。使用包管理器如apt或yum安装编译器、Python环境及科学计算库，确保依赖项完整且版本兼容。推荐使用虚拟环境管理多个项目。
硬件资源分配同样重要。为机器学习任务预留足够的内存和CPU核心，合理设置swap空间以防内存不足。GPU驱动需正确安装，并确保CUDA和cuDNN版本匹配深度学习框架。
监控系统性能有助于及时发现瓶颈。使用top、htop、iostat等工具跟踪资源使用情况，结合日志分析定位问题。定期清理无用文件和缓存，保持系统整洁高效。