ECLOUD博客大模型（如GPT、LLaMA、BERT等）的训练和部署通常倾向于使用 Ubuntu 系统，但这并不是绝对的。选择 Ubuntu 主要基于以下几个关键原因：
1. 开源与免费
- Ubuntu 是一个开源且完全免费的操作系统。
- 对于需要大规模部署服务器或使用大量 GPU 节点的 AI 团队来说，节省授权费用非常重要。
2. 强大的社区支持与丰富的软件生态
- Ubuntu 拥有庞大的开发者社区，遇到问题时可以快速找到解决方案。
- 大量深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）和工具链（如 Docker、CUDA、NVIDIA drivers）都优先支持 Ubuntu，并提供详细的安装指南。
3. 对硬件驱动的良好支持（尤其是 NVIDIA GPU）
- 大模型训练高度依赖 GPU 提速（如 NVIDIA A100、H100）。
- NVIDIA 官方为 Ubuntu 提供了最稳定、最完整的 CUDA Toolkit、cuDNN 和显卡驱动支持。
- 在 Ubuntu 上安装和配置 GPU 环境相对简单、文档齐全。
4. 广泛用于服务器和云计算平台
- 主流云服务商（AWS、Google Cloud、Azure、阿里云等）提供的 Linux 镜像中，Ubuntu 是默认或首选选项。
- 这使得在云端训练大模型时，Ubuntu 成为事实上的标准环境。
5. 包管理方便（APT）
- Ubuntu 使用
apt包管理系统，能轻松安装和管理开发所需的库和依赖。 - 结合
pip、conda等工具，构建深度学习环境非常高效。
6. 兼容性和稳定性兼顾
- Ubuntu LTS（长期支持版本）提供长达 5 年的支持，适合生产环境。
- 系统更新稳定，不会频繁破坏已有环境，这对长时间运行的大模型训练任务至关重要。
7. 容器化与 DevOps 友好
- Ubuntu 是 Docker、Kubernetes 等容器技术最常用的宿主系统之一。
- 训练大模型常采用容器化部署（如使用 NVIDIA Docker），而 Ubuntu 是这些工具的最佳搭档。
8. 科研与工业界的“事实标准”
- 大多数 AI 实验室（如 Stanford、Berkeley、DeepMind）和科技公司（如 Meta、Google）内部都使用 Linux，尤其是 Ubuntu。
- 开源项目、代码示例、教程大多以 Ubuntu 环境为基准编写。
补充说明：不是必须用 Ubuntu
虽然 Ubuntu 是主流选择，但其他系统也可以：
- CentOS / Rocky Linux / AlmaLinux：企业级场景常用，稳定性更强。
- Debian：更稳定但更新慢，适合特定需求。
- WSL2 on Windows：本地开发可用，底层仍是 Ubuntu。
- macOS：适合小模型开发，但缺乏 GPU 支持（Apple Silicon 除外）。
总结
大模型之所以常用 Ubuntu，是因为它在 开源生态、GPU 支持、云平台兼容性、社区资源和开发效率 方面综合表现最优，已成为 AI 领域的事实标准操作系统。
简而言之：
✅ 免费 + ✅ 易装 CUDA + ✅ 云原生友好 + ✅ 社区强大 = Ubuntu 成为首选。