云养码农：高效赋能ML的Linux优化指南

云养码农，顾名思义，就是让码农在云端轻松工作，不再被繁琐的环境配置所困扰。Linux作为机器学习（ML）开发的核心平台，其优化至关重要。

合理配置内核参数可以显著提升系统性能。例如，调整vm.swappiness值能减少不必要的内存交换，提高计算效率。

使用高效的文件系统如ext4或btrfs，能够加快数据读写速度，这对训练大型模型尤为重要。

安装必要的开发工具和库，比如gcc、make、Python环境，以及CUDA和cuDNN，确保代码编译和运行顺畅。

配置SSH免密登录，便于远程访问和协作，节省时间成本，让码农专注于算法优化。

AI生成内容图，仅供参考

定期清理无用日志和缓存，保持系统整洁，避免资源浪费，提升整体响应速度。

监控系统资源使用情况，利用top、htop等工具实时掌握CPU、内存和磁盘状态，及时发现瓶颈。

建立标准化的镜像模板，统一环境配置，减少重复劳动，实现快速部署与迭代。

（编辑：52站长网）

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