CDNK博客
在选择 Ubuntu 版本用于部署大模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）时，需要综合考虑以下因素：
- 内核版本与硬件兼容性
- 软件包支持（CUDA、PyTorch、TensorRT 等）
- 系统稳定性与长期支持（LTS）
- 安全性更新和维护周期
✅ 推荐版本：Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish)
这是目前最推荐用于大模型部署的 Ubuntu 版本，原因如下：
1. 官方长期支持（LTS）
- 支持到 2027 年，适合生产环境
- 提供安全更新和稳定补丁
2. 对 GPU 和 CUDA 的良好支持
- 兼容主流 NVIDIA 驱动（如 535, 550）
- 支持 CUDA 11.8、12.1（适用于 PyTorch 2.x 和 TensorFlow 2.15+）
3. Python 生态支持完善
- Python 3.10 是默认版本，兼容大多数深度学习框架
- pip、conda、venv 等工具成熟
4. 容器化与云平台友好
- Docker、Kubernetes、NVIDIA Container Toolkit 安装配置简单
- AWS、Azure、GCP、阿里云等云厂商广泛支持
? 不推荐的版本：
| 版本 | 原因 |
|---|---|
| Ubuntu 20.04 LTS | 默认 Python 3.8，CUDA 支持较老（最高 CUDA 11.4），难以适配新模型 |
| Ubuntu 23.xx 非LTS | 不适合生产环境，生命周期短，缺乏长期维护 |
| Ubuntu 24.04 LTS（刚发布） | 虽然已发布，但生态尚未完全稳定，建议观望 1~2 个月再用于生产 |
? 部署建议配置（针对大模型训练/推理）：
- 内核版本：
5.15 或更高 - GPU：NVIDIA A100/H100/4090 等 + 最新驱动（535/550）
- CUDA：12.1（推荐）或 11.8
- cuDNN：对应 CUDA 版本
- 深度学习框架：PyTorch >= 2.0 或 TensorFlow >= 2.12
? 推荐安装方式（可选）：
# 安装 NVIDIA 驱动（示例）
sudo apt install nvidia-driver-550
# 安装 CUDA Toolkit（根据显卡型号选择）
sudo apt install cuda-12-1
# 安装常用依赖
sudo apt install python3-pip build-essential git libgl1 libsm6使用 nvidia-docker 进行容器化部署是当前最主流的方式。
? 总结：
| 目标 | 推荐 Ubuntu 版本 |
|---|---|
| 大模型部署（生产环境） | Ubuntu 22.04 LTS ✅ |
| 实验/测试环境 | Ubuntu 24.04 LTS（谨慎使用） |
| 不推荐 | 20.04、非LTS版本 |
如果你有特定的模型、GPU型号或部署平台（如本地服务器、云服务），也可以告诉我，我可以给出更定制化的建议。