高效赋能：Linux环境加速AI部署

Linux系统在机器学习项目中扮演着重要角色，其稳定性和灵活性为环境配置提供了坚实基础。

选择Ubuntu或CentOS等主流发行版，能够快速获取所需工具链，提升开发效率。

Docker容器技术有效解决依赖冲突问题，确保不同环境中的一致性。

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安装CUDA和cuDNN可充分发挥GPU性能，为深度学习提供强大计算支持。

使用TensorFlow或PyTorch等框架时，需关注版本兼容性以保证运行效率。

自动化脚本和CI/CD流程减少人为干预，提高环境维护的准确性和一致性。

优化Linux环境配置，是实现AI任务高效部署的关键一步。

（编辑：云计算网_梅州站长网）

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