CCLOUD博客核心结论
玩大模型优先推荐Linux系统（如Ubuntu），其次可选择Windows子系统（WSL2）或macOS，具体需根据硬件、开发需求及易用性权衡。
1. Linux系统：最佳性能与兼容性
- 推荐发行版：Ubuntu 20.04/22.04 LTS（社区支持完善，驱动兼容性好）。
- 核心优势：
- 原生支持：主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow）对Linux优化更充分，GPU利用率更高。
- 命令行友好：便于管理依赖库、分布式训练等复杂操作。
- 适用场景：专业开发者、追求极致性能或需要部署生产环境。
2. Windows替代方案：WSL2或原生配置
- WSL2（Windows Subsystem for Linux）：
- 可运行Linux环境，兼容大部分大模型工具链，但GPUX_X需手动配置（如NVIDIA CUDA on WSL）。
- 适合轻度用户或需兼顾日常办公的场景。
- 原生Windows：
- 部分框架（如PyTorch）支持，但可能遇到路径依赖、库冲突等问题，调试成本较高。
3. macOS：适合轻量级实验
- 优势：Unix内核兼容命令行工具，界面友好。
- 局限性：
- ARM芯片（M1/M2）需转译x86环境，性能损失约10-20%。
- 缺少NVIDIA CUDA支持，仅能依赖MetalX_X（如PyTorch-mps）。
4. 关键考量因素
- 硬件支持：Linux对多GPU/分布式训练更友好；Windows需确认驱动兼容性。
- 开发工具链：Linux支持Docker/Kubernetes等主流部署工具。
- 学习成本：Windows/macOS更适合非技术背景用户。
总结建议
- 首选：Ubuntu（无图形界面可选Server版）。
- 次选：Windows（WSL2）或macOS（M芯片需权衡性能）。
- 避坑：避免在Windows原生环境直接部署复杂模型。