CCLOUD博客大语言模型通常部署在Linux系统上，而非Windows。以下是具体原因分析：
1. 性能与稳定性
Linux系统以其高性能和稳定性著称，尤其适合处理大语言模型的高计算负载。Linux内核优化了多线程和内存管理，能够更好地支持大规模并行计算，而Windows在这方面相对较弱。
2. 开源生态支持
Linux是开源操作系统，拥有丰富的开发工具和库（如TensorFlow、PyTorch等），这些工具在大语言模型的训练和部署中被广泛使用。相比之下，Windows的开源生态支持较弱，且部分工具在Windows上的兼容性和性能不如Linux。
3. 硬件兼容性
大语言模型通常运行在GPU集群或TPU等高性能硬件上，Linux对这些硬件的驱动支持和优化更为完善。例如，NVIDIA的CUDA库在Linux上的性能表现优于Windows。
4. 成本与资源管理
Linux系统通常免费，且资源管理更为灵活，适合大规模部署。Windows则需要支付许可费用，且在高性能计算场景下的资源管理效率较低。
5. 开发与运维习惯
大多数AI开发者和运维人员更熟悉Linux环境，其命令行工具和脚本化能力更适合自动化部署和管理大语言模型。
综上所述，Linux是大语言模型部署的首选操作系统，因其在性能、生态、硬件兼容性和成本等方面的综合优势。