CDNK博客
在本地部署大模型（如 Llama、ChatGLM、Qwen 等）时，选择一个稳定且长期支持的 Ubuntu 版本非常重要，以确保系统兼容性、安全性以及便于维护。以下是推荐：
✅ 推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)
? 为什么推荐 Ubuntu 22.04 LTS？
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长期支持（LTS）：
- 支持周期长达 5 年（至 2027 年 4 月）。
- 定期安全更新和关键补丁，适合生产环境。
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广泛的硬件和软件兼容性：
- 对 NVIDIA GPU 驱动、CUDA、cuDNN、TensorRT 等深度学习工具链支持良好。
- 大多数 AI 框架（PyTorch、TensorFlow）官方文档和安装指南都优先测试该版本。
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Python 和包管理生态成熟：
- 默认 Python 3.10，兼容大多数现代 AI 库。
- pip、conda、poetry 等工具运行稳定。
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容器化和虚拟化支持完善：
- 与 Docker、NVIDIA Container Toolkit 兼容性好，便于部署模型服务。
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社区和文档资源丰富：
- 出现问题时更容易找到解决方案。
❌ 不推荐使用：
- Ubuntu 20.04 LTS：虽然仍在支持中（到 2025 年），但部分新硬件（尤其是较新的 GPU）驱动支持不如 22.04 好，且默认 Python 3.8 已略显陈旧。
- Ubuntu 24.04 LTS：虽然是最新 LTS（2024 年 4 月发布），但目前部分第三方库或闭源驱动（如某些版本的 CUDA）可能尚未完全适配，存在一定风险，建议观望一段时间再用于生产。
⚙️ 部署大模型所需的关键组件（在 Ubuntu 22.04 上验证良好）：
| 组件 | 推荐版本/说明 |
|---|---|
| GPU 驱动 | ≥ NVIDIA Driver 525+（根据显卡型号） |
| CUDA | 11.8 或 12.x（PyTorch 官方推荐） |
| cuDNN | 匹配 CUDA 版本 |
| PyTorch | ≥ 2.0，支持 torch.compile 和 vLLM、llama.cpp 等提速框架 |
| Python | 3.10 或 3.11（推荐通过 pyenv 或 miniconda 管理） |
| Docker / NVIDIA Container Toolkit | 可选，用于隔离环境 |
✅ 最佳实践建议：
- 使用 最小化安装（minimal install） 的 Ubuntu 22.04，减少干扰。
- 安装完成后立即更新系统：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y - 使用官方 NVIDIA 驱动（推荐通过
ubuntu-drivers自动安装）：sudo ubuntu-drivers autoinstall - 使用
nvidia-cuda-toolkit或从 NVIDIA 官网 下载 CUDA。
总结：
? 首选：Ubuntu 22.04 LTS
它是当前本地部署大模型最稳定、兼容性最好、社区支持最完善的长期支持版本。
等 Ubuntu 24.04 生态更成熟后（约 2025 年初），可逐步迁移。现阶段仍建议选择 22.04 LTS。