在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升计算效率和模型训练速度的关键。选择合适的操作系统版本，如Ubuntu或CentOS，并确保其内核为最新稳定版，可以显著提高系统性能。
硬件配置方面，应优先考虑使用高速SSD作为系统盘和数据存储盘，以加快文件读写速度。同时，配备足够的内存和多核CPU，有助于处理大规模数据集和并行任务。
安装必要的开发工具和库，如GCC、Python、CUDA（如果使用GPU）以及常用的机器学习框架，例如TensorFlow和PyTorch，能够为工作流提供良好的支持。
AI绘图结果，仅供参考
系统优化包括调整内核参数、启用透明大页（THP）以及优化I/O调度器，这些措施可以减少延迟并提高吞吐量。•合理设置交换分区和监控系统资源使用情况，有助于避免性能瓶颈。
网络配置同样重要，尤其是在分布式训练环境中。确保网络带宽充足，并使用低延迟的网络协议，可以加快节点间的通信效率。
•定期更新系统补丁和依赖库，保持环境的安全性和稳定性。通过日志监控和性能分析工具，持续跟踪系统表现，及时发现并解决潜在问题。