跑深度学习代码阿里服务器应该怎么选系统？

在阿里云服务器上跑深度学习代码时，选择合适的操作系统（系统）非常重要，因为它直接影响到深度学习框架的安装、GPU驱动的支持以及整体开发效率。以下是选系统的建议和推荐：

✅ 推荐系统：Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS

为什么推荐 Ubuntu？

1. 社区支持广泛
   大多数深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）官方文档都以 Ubuntu 为例进行安装说明，遇到问题更容易找到解决方案。

2. CUDA 和 cuDNN 支持最好
   NVIDIA 官方对 Ubuntu 的 CUDA 驱动和工具链支持最完善，安装过程更稳定。

3. 包管理方便（apt）
   使用 apt 可以快速安装 Python、pip、gcc、cmake 等开发依赖。

4. 适合远程开发
   通常使用 SSH 登录服务器，Ubuntu Server 版本轻量高效，适合无图形界面运行。

5. Docker 支持良好
   如果你用 Docker 部署模型训练环境（如 NVIDIA Docker），Ubuntu 是首选基础镜像。

❌ 不推荐的系统

• Windows Server
  虽然支持 CUDA 和深度学习框架，但：

  • 命令行体验差
  • 远程操作不便
  • 包管理和脚本自动化不如 Linux
  • GPU 驱动兼容性略差

• CentOS 7/8
  虽然稳定，但：

  • CentOS 8 已停止维护
  • 软件源较旧，安装新版 Python、GCC 困难
  • 社区对深度学习支持不如 Ubuntu
    

    ⚠️ 如果必须用 RHEL 系统，可考虑 Alibaba Cloud Linux 或 Rocky Linux/ AlmaLinux

✅ 推荐配置组合（阿里云）

安装建议流程（Ubuntu 上）

1. 更新系统：

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安装 NVIDIA 驱动（推荐通过阿里云自动安装或手动安装 CUDA）

   • 使用阿里云「GPU 驱动安装脚本」一键安装（推荐新手）
   • 或手动安装 CUDA Toolkit（从 NVIDIA 官网）

3. 安装 cuDNN、NCCL 等库

4. 安装 Python 环境（推荐使用 conda/miniconda）

   wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

5. 安装 PyTorch / TensorFlow（使用 GPU 版本）：

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

6. （可选）使用 Docker + NVIDIA Container Toolkit 更好管理环境

补充建议

• 使用 阿里云容器镜像服务 或 NAS 共享数据集
• 开启 Jupyter Notebook / JupyterLab 远程调试（注意安全）
• 使用 screen / tmux 防止 SSH 断开导致训练中断

总结：一句话建议

🎯 选择 Ubuntu 20.04 或 22.04 LTS 系统，搭配 GPU 实例，是阿里云跑深度学习的最佳实践。

如果你刚开始，可以直接使用阿里云提供的「深度学习镜像」（预装 CUDA、PyTorch、TensorFlow），省去配置时间。

需要我帮你生成一个阿里云 ECS 创建时的配置建议吗？