高效Linux环境：ML开发者的极简配置

高效的Linux环境是机器学习开发的核心。选择Ubuntu或CentOS能提供稳定的系统基础和丰富的软件支持。

安装GCC、Python、Git等工具链是起步关键，使用APT或YUM可以快速部署并保持系统更新。

配置SSH免密登录能提升远程操作效率，生成密钥对并添加到服务器即可实现无密码访问。

AI绘制图，仅供参考

使用Anaconda或venv管理Python环境，避免依赖冲突，确保每个项目独立运行。

定期清理日志和缓存文件有助于系统保持流畅，设置定时任务可自动化维护流程。

简化配置不等于忽略细节，合理规划能显著提升开发效率与模型训练速度。

一个整洁、高效的Linux环境，是ML开发者持续产出成果的坚实后盾。

（编辑：站长网）

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