La mejor distribución de Linux para IA: las 10 mejores opciones

¿Estás buscando la mejor distribución de Linux para IA?

Vivimos en una era en la que la Inteligencia Artificial evoluciona continuamente. Para destacarse en esta carrera como desarrollador, es posible que desee trabajar en proyectos relacionados con la IA en su sistema Linux.

Sin embargo, antes de codificar o escribir algoritmos, la primera y más importante decisión es elegir la distribución adecuada.

A continuación, analizaré las 10 mejores opciones y lo ayudaré a encontrar aquella cuyas fortalezas se alineen mejor con los requisitos de su proyecto. Entonces, ¡entremos!

La mejor distribución de Linux para IA

1. Ubuntu

Ubuntu es una de las mejores distribuciones de Linux que puede utilizar para el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial. Es un distribución estable que proporciona un extenso repositorio de software. Además, tiene un interfaz amigable, lo que facilita encontrar y navegar por las herramientas deseadas.

Es popular tanto entre particulares como entre empresas debido a su soporte integral para herramientas y bibliotecas de IA, Tales como Scikit-learn, PyTorch, Kerasy TensorFlow. Además, puedes utilizar su Gestor de paquetes APT para instalar los marcos de IA necesarios.

Como desarrollador, también puedes beneficiarte de la comunidad activa y masiva of usuarios de ubuntu para resolver problemas relacionados con proyectos relacionados con la IA.

Con su Soporte a largo plazo (LTS) Lanzamientos y actualizaciones frecuentes, se mantiene actualizado con los últimos avances en IA.

No importa si eres principiante o un desarrollador experimentado, puedes utilizar esta distribución confiable y con buen soporte de inmediato.

Intente Ubuntu

2. CentOS

En entornos empresariales, CentOS destaca por su compatibilidad con una amplia gama de marcos de IA. También le permite gestionar eficientemente paquetes de desarrollo y archivos a través de su Gestor de paquetes YUM.

CentOS hereda soporte de nivel empresarial y fiabilidad del desplegable Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Esto lo convierte en una opción ideal para el desarrollo de proyectos de IA que exigen una alto nivel de seguridad y coherencia.

Además, proporciona Soporte a largo plazo lo que garantiza que trabajará en un entorno y desarrollo estables durante un período prolongado. Además, esta distribución es compatible con marcos y herramientas de IA populares, incluidos Keras y TensorFlow.

En caso de que desee trabajar con implementaciones a gran escala y servidores de IA, ¡pruebe CentOS en su sistema!

Intente CentOS

3 Fedora

Fedora es popular por su compromiso con innovación y la inclusión de los últimos paquetes de software. En concreto, si quieres acceder a las funciones y tecnologías más nuevas en tu proceso de desarrollo, instala y usa esta distribución dinámica.

Ofrece un interfaz de usuario fácil de usar junto con un administrador de paquetes eficiente llamado DNF. Esta combinación garantiza que disfrute de una experiencia de desarrollo fluida.

Fedora tiene un comunidad de apoyo y también publica actualizaciones periódicas. Su objetivo es mantenerse a la vanguardia de los avances del software.

Intente Fedora

4 Debian

Debian es una excelente opción si prioriza el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial en un entorno consistente. Es extenso repositorio de paquetes comprende varios marcos y bibliotecas de IA.

Su compromiso con libre y de código abierto Los recursos están bien alineados con los principios de la comunidad de IA. Además, su Gestor de paquetes APT le permite instalar y actualizar herramientas en su sistema sin problemas.

Para proyectos complejos de IA o informática científica, existe un grupo llamado Ciencia Debian. Es un equipo dedicado responsable de gestionar el repositorio de paquetes de software científico en esta distribución.

En particular, puedes fácilmente integrarlo con Anaconda, una popular plataforma de ciencia de datos para crear entornos separados para el desarrollo de proyectos.

Intente Debian

5. Arquear Linux

Arch Linux destaca por su modelo de liberación rodante. Atrae específicamente a aquellos desarrolladores que priorizan tener acceso a las últimas herramientas y marcos de IA sobre los demás parámetros.

Arch Linux es ligero y tiene un minimalista diseño que le permite personalizar aún más el entorno de desarrollo para un rendimiento óptimo.

Su ciudad colonial, Gestor de paquetes pacman ayuda en la instalación y gestión del software requerido. además, el Arch User Repository (AUR) También le permite acceder a numerosos paquetes más allá de los repositorios oficiales.

Intente Arch Linux

6. salto de openSUSE

openSUSE Leap es un distribución de Linux fácil de usar utilizado para el desarrollo de herramientas de IA. Viene con un base estable teniendo el flexibilidad para incorporar las últimas tecnologías.

Usted puede fácilmente configurar y personalizar su entorno usando el YaST herramienta de configuración. Es comunidad grande y activa También le ayuda a resolver consultas relacionadas con la IA.

OpenSUSE es muy accesible para desarrolladores con diferentes niveles de habilidad.

Entonces, si valoras la confiabilidad y la facilidad de uso sin comprometer los últimos avances en el ecosistema de IA, prueba esta distribución.

Intente openSUSE Leap

7. Mánjaro

Manjaro presenta el características de ArchLinux en un mas interfaz amigable. Su modelo de liberación rodante se asegura de que siempre tenga acceso a los marcos y herramientas más recientes.

Su instalador Architect permite personalización durante la instalación para un ambiente personalizado.

La combinación de la simplicidad de Manjaro con la herencia de Arch Linux le proporciona un entorno de desarrollo donde puede experimentar con las últimas tecnologías de IA con facilidad.

También tiene un fuerte foro comunitario y Documentación wiki que le ofrece orientación y ayuda para la resolución de problemas en cualquier momento que la necesite.

Intente Manjaro

8. Neón KDE

KDE neón se basa en la fundamento de la distribución de Ubuntu con el último entorno de escritorio KDE Plasma. Proporciona un entorno optimizado visualmente atractivo para los desarrolladores.

Su integración con el El último software de KDE juega un papel importante en la mejora de la experiencia de desarrollo general.

Al ser una distro basada en Ubuntu, hereda amplio software y soporte comunitario. Esto lo convierte en una opción confiable para los desarrolladores de IA que prefieren una interfaz elegante pero rica en funciones donde puedan usar fácilmente los recursos de Ubuntu.

Intente KDE Neon

9. Gentoo

Gentoo es un distribución de Linux basada en código fuente Adecuado para desarrolladores que desean personalizar y optimizar su entorno.

Te permite compilar software a partir del código fuente y realizar cambios según los requisitos específicos de hardware y rendimiento.

El nivel de optimización de Gentoo puede mejorar significativamente la eficiencia de los algoritmos de IA y el cálculo agregados en su aplicación. Es Sistema de gestión de paquetes Portage. le ayuda a buscar y crear herramientas de inteligencia artificial en el sistema.

También tiene un comunidad dedicada de desarrolladores experimentados donde podrás encontrar respuestas a tus preguntas, compartir desafíos y colaborar en diferentes proyectos.

Intente Gentoo

10. Profundizando en Linux

DeepinLinux is basado en Debian y ofrece un interfaz amigable. Su entorno de escritorio tiene un diseño moderno que mejora su experiencia general de usuario.

Sin embargo, no considere su enfoque en el diseño como un compromiso con la funcionalidad. Ofrece un base estable que contiene diferentes bibliotecas y marcos de IA.

También puedes utilizar el intuitivo centro de software para la instalación y manejo de las herramientas requeridas.

Si está buscando una distribución basada en Debian para crear aplicaciones de IA visualmente atractivas pero potentes, ésta vale la pena.

Intente DeepinLinux

Cómo elegir la mejor distribución de Linux para IA

Ahora, enumeraré algunos de los factores importantes que debes considerar al elegir el mejor distribución de Linux para sus proyectos de IA.

1. Analiza tu nivel de habilidad

Si eres un desarrollador principiante, opte por distribuciones fáciles de usar como Ubuntu, Manjaro y Deepin que vienen con herramientas preinstaladas e interfaces intuitivas.

desarrolladores intermedios, Fedora, OpenSUSE Leap y CentOS son las distribuciones más estables con el software y las herramientas más recientes. Por otro lado, desarrolladores expertos Es posible que prefiera Gentoo y Arch Linux para un mejor control y personalización.

2. Considere los requisitos de su proyecto

Considere los requisitos particulares de sus proyectos de IA como el compatibilidad de hardware, lenguaje de programación adecuado, y la Disponibilidad de los frameworks y bibliotecas necesarios..

Alinee cuidadosamente las necesidades de su proyecto con los puntos fuertes de cada distribución y luego elija la correcta.

3. Disponibilidad y compatibilidad de herramientas

Identifica las herramientas que necesitas para el desarrollo de tu proyecto. Por ejemplo, podría ser TensorFlow, Scikit-learn o PyTorch. Entonces, asegúrese de que su distribución seleccionada ofrezca estas o alternativas compatibles.

En particular, algunas distribuciones vienen con opciones preinstaladas, mientras que otras proporcionan repositorios extensos para el mismo propósito.

4. Apoyo comunitario

Seleccione una distribución que ofrezca soporte a través de foros activos, wikiso documentación para ayudarle a solucionar problemas y aprender.

Considere el tamaño y el estado de actividad de la comunidad antes de elegir una.

5. Compatibilidad de hardware

Si tienes una máquina más antigua, elige una distribución liviana como Deepin o Manjaro. O, si prioriza el rendimiento, utilice Ubuntu LTS y OpenSUSE Leap para manejar las tareas de manera eficiente.

6. Facilidad de gestión de paquetes

Verifique el sistema de administración de paquetes de la distribución, como APT DNF, YUM o Pacman, y elija uno según su familiaridad. Seleccionando un administrador de paquetes fácil de usar hará que su flujo de trabajo de desarrollo sea más fluido.

6. Consideraciones de seguridad

Si está trabajando en algún proyecto sensible de IA, es esencial confirmar las características de seguridad de una distribución antes de instalarlo. Recuerde que un entorno Linux seguro proteja sus datos y modelos de IA de posibles amenazas o accesos no autorizados.

Resumen

Para elegir la mejor distribución de Linux para proyectos de IA, debe considerar sus requisitos y explorar las opciones discutidas. Cada uno ofrece características y ventajas únicas que pueden adaptarse a las necesidades y preferencias del proyecto.

Ahora tiene toda la información esencial para seleccionar la mejor distribución de Linux para el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial. ¡No dudes en compartir qué distribución prefieres en los comentarios a continuación!