由 dawei 在机器学习项目中，一个高效的Linux环境能够显著提升开发效率和模型训练速度。选择合适的Linux发行版是第一步，Ubuntu和CentOS因其稳定性和丰富的软件支持而受到广泛欢迎。
安装必要的开发工具和依赖库是构建环境的关键步骤。使用包管理器如apt或yum可以快速安装编译器、Python环境以及科学计算库，例如NumPy和Pandas。同时，确保系统更新到最新版本以避免兼容性问题。
AI绘图结果，仅供参考
配置SSH密钥认证可以提高远程访问的安全性和便捷性，尤其在使用云服务器时尤为重要。通过生成RSA密钥对并将其添加到远程主机的authorized_keys文件中，可以实现无密码登录。
为提高代码管理和协作效率，建议安装Git并配置全局用户名和邮箱。结合GitHub或GitLab等平台，团队成员可以更方便地共享和版本控制代码。
•合理规划磁盘空间和使用符号链接可以帮助管理大型数据集和模型文件。定期清理不必要的日志和缓存文件，有助于保持系统的高效运行。