由 dawei 在机器学习项目中，Linux系统因其稳定性、灵活性和强大的命令行工具而成为许多开发者的首选。为了提升训练效率，对Linux环境进行优化至关重要。
优化内核参数是提高性能的关键步骤之一。通过调整虚拟内存设置、文件描述符限制以及网络参数，可以显著减少系统瓶颈，使资源得到更高效的利用。
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合理配置硬件资源同样重要。确保GPU驱动正确安装，并启用CUDA支持，可以让深度学习框架充分利用图形处理器的计算能力。同时，使用SSD作为存储介质能加快数据读取速度。
系统监控工具如top、htop和nvidia-smi可以帮助开发者实时了解CPU、内存和GPU的使用情况，及时发现并解决性能问题。
使用轻量级桌面环境或直接运行命令行界面，能够减少不必要的资源消耗，为机器学习任务腾出更多计算能力。
•定期更新系统和相关软件，不仅能获得最新的功能改进，还能修复已知的安全漏洞，保障整个机器学习流程的稳定性和安全性。