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在 Ubuntu 上部署和训练大模型（如 LLM，大语言模型）时，选择合适的 Ubuntu 版本非常重要。以下是推荐的版本和相关考虑因素：
✅ 推荐的 Ubuntu 版本
Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
⭐ 首选：Ubuntu 22.04 LTS
理由如下：
| 因素 | 说明 |
|---|---|
| LTS（长期支持） | 提供 5 年支持（安全更新、维护），适合生产环境 |
| 硬件兼容性好 | 支持较新的 GPU（如 NVIDIA A100、H100）、驱动和 CUDA 工具链 |
| CUDA / cuDNN / PyTorch / TensorFlow 兼容性强 | 主流深度学习框架对 20.04 和 22.04 支持完善 |
| 软件包更新及时 | Ubuntu 22.04 支持较新内核、gcc、glibc，便于编译高性能库（如 FlashAttention） |
| 容器支持良好 | Docker、NVIDIA Container Toolkit 在 22.04 上运行稳定 |
❌ 不推荐的版本
-
Ubuntu 18.04 LTS
虽然仍可用，但已接近生命周期尾声（2023年4月结束标准支持，仅限扩展安全维护），缺乏对新硬件和工具链的良好支持。 -
非LTS版本（如 23.04、23.10）
支持周期短（9个月），不适合生产环境或长时间训练任务。
实际部署建议
| 场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 生产环境训练大模型（LLaMA、ChatGLM、Qwen 等） | ✅ Ubuntu 22.04 LTS |
| 科研实验、快速验证 | ✅ Ubuntu 22.04 LTS（首选），20.04 也可用 |
| 多机分布式训练集群 | ✅ 统一使用 Ubuntu 22.04 LTS，便于运维 |
| 使用云服务（AWS、GCP、阿里云等） | 默认镜像多为 Ubuntu 20.04/22.04，优先选 22.04 |
必备配套软件建议
- NVIDIA 驱动：≥ 525（推荐 535 或更高）
- CUDA Toolkit：11.8 或 12.x（对应 PyTorch/TensorFlow 支持）
- cuDNN：8.9+
- Python 环境：Anaconda / Miniconda + Python 3.10/3.11
- PyTorch：2.0+（支持 FSDP、Tensor Parallelism）
- DeepSpeed / Hugging Face Transformers / vLLM / llama.cpp 等框架
总结
🟩 强烈推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS
它是当前训练大模型最平衡、最稳定的 Linux 发行版选择，兼顾新特性与稳定性。
如果你刚开始搭建环境，直接安装 Ubuntu 22.04.4 LTS（最新补丁），并配置好 NVIDIA 驱动和 CUDA 环境即可。
如需，我可以提供一份完整的「Ubuntu 22.04 部署大模型训练环境」的脚本或步骤清单。是否需要？