CDNK博客
结论：在训练模型时，Ubuntu通常是更好的选择，因为它拥有更广泛的社区支持、更友好的硬件驱动兼容性以及对AI/ML框架的优化适配。
为什么选择Ubuntu？
- 社区支持与资源丰富：Ubuntu拥有庞大的开发者社区和丰富的文档资源，许多深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都优先提供针对Ubuntu的安装指南和支持。
- 硬件驱动兼容性：Ubuntu对NVIDIA GPU驱动的支持更好，特别是CUDA和cuDNN等关键工具链，在Ubuntu上的安装和配置通常更加顺畅。
- 长期支持版本（LTS）：Ubuntu每两年发布一个LTS版本，适合需要稳定性和长期维护的机器学习项目。而CentOS近年来减少了官方支持力度，尤其是在停止RHEL兼容更新后，其生态系统逐渐落后。
- 预装工具与易用性：Ubuntu默认提供了更多开箱即用的工具和服务，例如APT包管理器，使得依赖项安装更加简单快捷。
CentOS的优势与不足
- 企业级稳定性：CentOS继承了RHEL的稳定性特点，适合对安全性要求极高的生产环境。然而，这种稳定性也意味着它可能缺乏最新的软件版本或功能。
- 较慢的更新周期：由于CentOS遵循RHEL的发布节奏，其内核和库文件版本往往滞后于其他发行版，这可能导致某些新版本的AI框架无法直接运行。
- 驱动问题：特别是在处理GPUX_X任务时，CentOS用户可能会遇到更多驱动程序相关的麻烦，因为NVIDIA官方通常优先支持Ubuntu。
具体场景分析
- 如果你的模型训练环境是一个研究型实验室或者个人开发项目，推荐使用Ubuntu，因为它能减少前期配置时间并提供更好的性能表现。
- 对于一些特定的企业内部部署场景，如果已经基于CentOS构建了完整的基础设施，则可以继续沿用CentOS，但需要注意手动解决可能出现的兼容性问题。
[常见问题]
问：是否可以用Windows训练模型？
答：可以，但Windows Subsystem for Linux (WSL2)虽然改善了兼容性，仍不如Linux原生环境高效。问：CentOS未来会完全被取代吗？
答：由于AlmaLinux和Rocky Linux作为CentOS替代品出现，企业用户仍有可靠的选择，但在AI领域Ubuntu仍是主流。问：除了Ubuntu，还有哪些Linux发行版适合训练模型？
答：Debian、Fedora也都可以考虑，但Ubuntu凭借其生态优势依然是首选。问：如何快速搭建模型训练环境？
答：利用Docker容器化技术，结合官方镜像（如NVIDIA Docker），可以快速复现一致的训练环境。
总之，如果你正在为模型训练挑选操作系统，Ubuntu以其强大的社区支持、良好的硬件兼容性和便捷的配置流程脱颖而出，成为大多数开发者的首选。