Ubuntu部署训练大模型使用哪个版本？-CLOUD云枢

在 Ubuntu 上部署和训练大模型（如 LLM 大语言模型）时，选择合适的 Ubuntu 版本非常重要。以下是推荐的版本和理由：

✅ 推荐使用的 Ubuntu 版本

Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS

首选：Ubuntu 22.04 LTS（长期支持版）

版本	支持周期	是否推荐	理由
Ubuntu 20.04 LTS	到 2025 年	⚠️ 可用，但逐渐淘汰	软件较旧，驱动支持可能受限
Ubuntu 22.04 LTS	到 2027 年	✅ 强烈推荐	更现代的内核、CUDA 支持好、社区活跃
Ubuntu 24.04 LTS	到 2029 年	✅ 新选择，需验证兼容性	最新软件栈，但部分深度学习框架可能尚未完全适配

📌 为什么推荐 Ubuntu 22.04 LTS？

长期支持（LTS）
- 提供 5 年的安全更新和技术支持（2022–2027），适合生产环境。
良好的硬件和驱动支持
- 对 NVIDIA GPU（用于训练大模型的关键）支持良好。
- 安装 nvidia-driver 和 CUDA 更加稳定。
CUDA 与 cuDNN 兼容性强
- 主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）对 Ubuntu 22.04 的 CUDA 11.8 / 12.x 支持完善。
Python 和包管理生态成熟
- 默认支持 Python 3.10+，便于使用 Conda、Poetry、pip 等工具管理虚拟环境。
云平台和容器支持好
- AWS、Google Cloud、Azure、阿里云等主流云服务商都提供 Ubuntu 22.04 镜像。
- Docker、Kubernetes 生态兼容性优秀。

🔧 部署大模型所需的关键组件（Ubuntu 22.04 上已验证）

组件	推荐版本
GPU 驱动	NVIDIA Driver ≥ 525
CUDA Toolkit	11.8 / 12.1 / 12.4（根据 PyTorch/TensorFlow 要求）
cuDNN	匹配 CUDA 版本
PyTorch	≥ 2.0（支持 FSDP、torch.compile）
TensorFlow	≥ 2.13（支持 CUDA 11.8+）
Python	3.10 或 3.11
Docker / NVIDIA Container Toolkit	用于容器化部署

❌ 不推荐的版本

Ubuntu 18.04 LTS：虽然曾经广泛使用，但已于 2023 年停止标准支持（仅 ESM），软件太旧，不推荐新项目。
非 LTS 版本（如 23.10）：只支持 9 个月，不适合生产环境。

💡 建议部署流程（Ubuntu 22.04）

# 1. 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2. 安装 NVIDIA 驱动（推荐通过官方 PPA）
sudo ubuntu-drivers autoinstall

# 3. 安装 CUDA（可选，建议使用 PyTorch/TensorFlow 自带 CUDA）
# 或从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit

# 4. 安装 Python 环境（推荐 Miniconda）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 5. 安装 PyTorch（GPU 版）
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

# 6. 安装 Hugging Face Transformers、vLLM、DeepSpeed 等
pip install transformers accelerate peft bitsandbytes vllm deepspeed

✅ 总结

推荐使用：Ubuntu 22.04 LTS

稳定、安全、社区支持好
深度学习框架和 GPU 驱动兼容性强
适合本地训练、云服务器、集群部署

如果你追求最新特性且能接受潜在兼容问题，Ubuntu 24.04 LTS 也是一个未来选项，但建议等待主流框架（如 PyTorch）全面适配后再用于生产。

如有具体框架（如 Llama 3、ChatGLM、Qwen）或部署方式（单机/多机/Docker/K8s），可进一步提供优化建议。