在本地工作站或云服务器上搭建大模型开发环境，推荐安装Ubuntu哪个版本？

在本地工作站或云服务器上搭建大模型（LLM）开发环境，推荐安装 Ubuntu 22.04 LTS（Jammy Jellyfish），理由如下：

✅ 首选推荐：Ubuntu 22.04 LTS

• 长期支持（LTS）：官方支持至 2027年4月（标准支持5年 + 扩展安全维护ESM可延至2032年），稳定可靠，适合生产级和研究型开发环境。
• CUDA & PyTorch 兼容性成熟：
  • 完美支持 CUDA 11.8、12.1、12.4（通过 NVIDIA 官方驱动 + toolkit）；
  • PyTorch（2.0+）、Hugging Face Transformers、vLLM、llama.cpp、Ollama 等主流框架均经过充分验证；
  • GCC 11/12、Python 3.10（系统默认）与现代深度学习工具链高度兼容。
• 硬件支持优秀：对 NVIDIA A100/H100（需较新驱动）、RTX 30/40系列、AMD MI300（ROCm 5.7+）等均有良好支持。
• 容器生态友好：Docker、Podman、NVIDIA Container Toolkit（nvidia-docker2）在 22.04 上配置最稳定、文档最丰富。
• 云平台预装广泛：AWS EC2（ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-jammy-22.04-amd64-server-*）、Azure Ubuntu 22.04 LTS、Google Cloud Ubuntu 22.04 镜像均为首选镜像。

⚠️ 次选考虑：Ubuntu 24.04 LTS（Noble Numbat，2024年4月发布）

• ✅ 新特性：Python 3.12、GCC 13、更新的内核（6.8）、更好的 AMD/NVIDIA 驱动开箱体验；
• ⚠️ 注意事项：
  • 部分深度学习库（如旧版 PyTorch 2.2 及某些 CUDA 12.2/12.3 二进制包）初期存在兼容性小问题（2024年中已大幅改善）；
  • ROCm 支持仍在完善中（MI300/AI提速卡建议确认ROCm 6.2+兼容性）；
  • 若追求“开箱即用+零调试”，建议等待 24.04 的首个点版本（如 24.04.1，预计2024年8月）或使用 pyenv/conda 管理 Python 环境。
    → 适合愿意尝鲜、有较强排错能力，或需要最新内核/硬件特性的用户。

❌ 不推荐：

• Ubuntu 20.04 LTS（已进入 ESM 阶段，CUDA 12.x / PyTorch 2.3+ 支持受限，驱动老旧，不建议新项目）；
• Ubuntu 23.10（非LTS，仅支持9个月，已于2024年7月结束生命周期，缺乏长期维护）；
• Debian 或 CentOS Stream：虽可用，但 NVIDIA 驱动/CUDA 安装更繁琐，社区 LLM 工具链适配文档较少。

🔧 额外建议：

• 无论选哪个版本，务必启用 NVIDIA 官方驱动仓库（https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/）而非 Ubuntu 默认驱动；
• 使用 conda（Miniforge/Mambaforge）或 pyenv + venv 管理 Python 环境，避免系统 Python 冲突；
• 对于多卡/大模型训练，建议搭配 nccl 2.18+ 和 openmpi 4.1+（22.04 仓库已提供）；
• 云服务器推荐选择 GPU 实例类型（如 AWS g5, p4d；Azure NC A100 v4；GCP A3）并预装 Ubuntu 22.04 镜像。

✅ 总结：

新手/生产环境/稳定性优先 → Ubuntu 22.04 LTS
前沿硬件/追求最新内核/愿意自行调优 → Ubuntu 24.04 LTS（建议搭配 PyTorch 2.3+ & CUDA 12.4）

如需，我可为你提供：

• Ubuntu 22.04 一键部署 LLM 环境（CUDA + PyTorch + vLLM + Ollama）的完整 shell 脚本；
• Docker + NVIDIA Container Toolkit 配置指南；
• 云平台（AWS/Azure/GCP）GPU 实例初始化最佳实践。欢迎随时提出 👍