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能力的关键。选择合适的操作系统版本可以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 Stream。
AI绘图结果，仅供参考
硬件配置方面，应优先考虑高速SSD、大容量内存以及多核CPU或GPU加速设备。对于深度学习任务，配备NVIDIA GPU并安装CUDA工具包能显著提升训练速度。
系统优化包括内核参数调整、文件系统选择和网络配置。使用ext4或XFS文件系统可提高I/O性能，同时关闭不必要的后台服务以释放系统资源。
软件环境的合理配置同样重要。安装必要的开发工具链、Python环境及依赖库，并通过虚拟环境管理不同项目的依赖关系，避免冲突。
数据预处理和模型训练过程中，利用分布式计算框架如MPI或Slurm可以有效提升任务执行效率。同时，监控系统资源使用情况有助于及时发现瓶颈并进行优化。
定期更新系统补丁和驱动程序，确保安全性和稳定性。•建立良好的备份机制，防止因硬件故障导致数据丢失。