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在本地部署大模型（如 Llama 3、ChatGLM、Qwen、Baichuan 等）时，选择一个稳定、兼容性好且长期支持（LTS）的 Ubuntu 版本非常重要。以下是推荐和建议：
✅ 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）
- 定期安全更新和内核维护，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）支持良好
- 大多数深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）官方文档都以 Ubuntu 20.04/22.04 为基准测试平台
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Python 和 AI 生态工具链成熟：
- pip、conda、poetry、vLLM、Hugging Face Transformers、LangChain 等均在该系统上验证充分
- 支持最新的 CUDA 12.x 和 PyTorch 2.x / TensorFlow 2.15+
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容器化支持优秀：
- Docker、NVIDIA Container Toolkit、Kubernetes 等对 Ubuntu 22.04 支持完善
- 便于使用如
ollama、text-generation-inference等容器化部署方案
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社区与文档丰富：
- 出现问题时更容易找到解决方案（Google、Stack Overflow、GitHub Issues）
❌ 不推荐版本说明：
| 版本 | 原因 |
|---|---|
| Ubuntu 20.04 LTS | 虽然仍受支持（至 2025），但软件源较旧，配置 CUDA 12+ 或新版 PyTorch 可能遇到依赖冲突，建议仅用于遗留项目 |
| Ubuntu 24.04 LTS | 最新发布（2024年4月），虽然也是 LTS，但驱动、CUDA、AI 框架对其支持尚在适配中，存在一定兼容风险，适合尝鲜但不建议生产部署 |
| 非 LTS 版本（如 23.10） | 仅支持 9 个月，不适合长期运行的大模型服务 |
🔧 部署建议配置清单（搭配 Ubuntu 22.04 LTS）
| 组件 | 推荐版本 |
|---|---|
| GPU 驱动 | NVIDIA Driver >= 535 |
| CUDA Toolkit | 12.1 或 12.2 |
| cuDNN | 8.9+ |
| Python | 3.10 或 3.11（系统默认支持好） |
| PyTorch | 2.3+（with CUDA 12.1 support） |
| 推理框架 | vLLM、llama.cpp、Text Generation Inference、Ollama 等 |
| 包管理器 | Conda / Miniforge（推荐隔离环境）或 pip + poetry |
✅ 总结
强烈推荐使用
Ubuntu 22.04 LTS作为本地部署大模型的操作系统基础环境。
它在稳定性、兼容性和生态支持方面达到了最佳平衡，是目前 AI 开发和部署的事实标准之一。
如果你现在开始搭建环境，优先选择 Ubuntu 22.04.4 或更高小版本（已包含最新补丁）。
如需自动化脚本安装驱动/CUDA/PyTorch，也可以告诉我你的硬件配置（如 RTX 3090、A100 等），我可以为你定制部署方案。