高效Linux环境搭建：加速机器学习工作流程优化

在机器学习项目中，选择合适的Linux发行版能显著提升开发效率。Ubuntu适合初学者，而CentOS更适合企业级应用。

安装GCC、Make、Git等工具链可以节省后续配置时间，使用APT或YUM等包管理器简化依赖管理。

配置SSH密钥对能提高远程访问的安全性与便捷性，避免频繁输入密码。

AI生成的效果图，仅供参考

使用Conda或Venv管理Python环境，防止不同项目间的库冲突，合理设置环境变量有助于快速切换。

编写Shell或Python脚本实现自动化部署和任务执行，减少重复劳动，提升效率。

利用top、htop和nvidia-smi等工具监控系统资源，及时发现性能瓶颈并优化计算资源分配。

熟悉常用命令和工具，能更快定位问题，提升整体工作流的稳定性与响应速度。

保持环境整洁，定期清理无用文件和旧版本软件，确保系统运行流畅。

（编辑：开发网_新乡站长网）

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