由 dawei 在机器学习项目中，高效的Linux环境搭建是提升开发效率的关键一步。选择合适的发行版可以显著影响系统的稳定性和性能，Ubuntu和CentOS是常见的选择，它们都提供了丰富的软件包和良好的社区支持。
安装基础工具链是优化工作流程的基础。包括编译器、版本控制工具和包管理器等。例如，使用apt或yum安装必要的开发库，确保Python环境的正确配置，以及安装Git用于代码管理。
AI绘图结果，仅供参考
配置SSH密钥可以提高远程访问和自动化部署的效率。通过生成并添加公钥到服务器，可以避免频繁输入密码，同时增强安全性。•设置环境变量和别名能简化常用命令的执行。
使用容器技术如Docker能够统一开发与生产环境，减少“在我的机器上能运行”的问题。通过构建镜像，可以快速部署和测试模型，提升协作效率。
•定期更新系统和依赖库有助于保持安全性和兼容性。同时，利用监控工具跟踪资源使用情况，可以帮助识别性能瓶颈，进一步优化工作流。