部署大模型用linux哪个版本？

核心结论

推荐使用Ubuntu 22.04 LTS或CentOS Stream/RHEL 9部署大模型，两者均提供长期支持、稳定的软件生态和针对GPU的优化支持。

选择标准与推荐版本

1. 稳定性与长期支持（LTS）

   • Ubuntu 22.04 LTS：官方支持至2032年，默认集成NVIDIA CUDA工具链，适合快速部署AI框架（如PyTorch/TensorFlow）。
   • CentOS Stream/RHEL 9：企业级稳定性，适合需严格安全合规的场景，但需注意CentOS转向滚动更新后的兼容性。

2. 硬件与驱动兼容性

   • GPU支持：Ubuntu对NVIDIA驱动支持更友好，CUDA库安装便捷；CentOS需手动配置驱动，但适合企业级硬件环境。
   • 内核优化：两者均支持最新内核（5.x+），满足大模型对高并发和内存管理的需求。

3. 软件生态与工具链

   • Ubuntu：社区资源丰富，Docker/Kubernetes集成度高，适合快速迭代。
   • CentOS/RHEL：OpenShift等企业工具链更成熟，适合生产环境集群管理。

注意事项

• 云部署场景：AWS/Azure等平台提供预装Ubuntu或RHEL的GPU实例镜像，直接选用可省去配置成本。
• 性能调优：无论哪个版本，需重点关注内核参数优化（如vm.max_map_count）和文件系统选择（推荐ext4或XFS）。

总结

优先选择Ubuntu 22.04 LTS（易用性）或RHEL 9（企业需求），并确保系统与GPU驱动、AI框架版本兼容。