由 dawei 在机器学习项目中，高效的Linux环境搭建能够显著提升开发效率和模型训练速度。选择合适的Linux发行版是关键，Ubuntu因其广泛的社区支持和丰富的软件包而成为许多数据科学家的首选。
安装必要的开发工具和依赖库可以避免后续配置中的麻烦。例如，安装GCC、Make、Python3以及pip等基础组件，有助于快速部署深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。
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使用版本控制系统如Git可以帮助管理代码变更，并与团队协作更加顺畅。同时，配置SSH密钥可以简化远程服务器的登录流程，提高工作效率。
为了加快数据处理和模型训练，合理配置系统资源非常重要。调整内核参数、优化文件系统性能，以及使用SSD存储数据都能有效提升整体运行速度。
•定期更新系统和软件包不仅能获得最新的功能，还能修复已知的安全漏洞，确保开发环境的稳定性和安全性。