ה-Linux Distro הטוב ביותר עבור AI - 10 האפשרויות המובילות

האם אתה מחפש את ההפצה הטובה ביותר של לינוקס עבור AI?

אנחנו חיים בעידן שבו בינה מלאכותית מתפתחת ללא הרף. כדי להתבלט במירוץ הזה כמפתח, אולי תרצה לעבוד על פרויקטים הקשורים ל-AI במערכת הלינוקס שלך.

עם זאת, לפני קידוד או כתיבת אלגוריתמים, ההחלטה הראשונה והעיקרית היא בחירת ההפצה הנכונה.

להלן, אדון ב-10 האפשרויות הטובות ביותר ואעזור לך למצוא את האחת שנקודות החוזק שלה מתאימות בצורה הטובה ביותר לדרישות הפרויקט שלך. אז בואו ניכנס!

הפצת לינוקס הטובה ביותר עבור AI

1 אובונטו

אובונטו היא אחת ההפצות הטובות ביותר של לינוקס שתוכל להשתמש בהן לפיתוח כלי AI. זה הפצה יציבה המספק מאגר תוכנות נרחב. בנוסף, יש לו א ממשק ידידותי למשתמש, מה שמקל על מציאת הכלים הרצויים וניווט אותם.

זה פופולרי גם בקרב אנשים פרטיים וגם בקרב ארגונים בגלל זה תמיכה מקיפה בכלי AI וספריות, כמו Scikit-ללמוד, PyTorch, קרס, ו TensorFlow. יתר על כן, אתה יכול להשתמש בו מנהל חבילות APT כדי להתקין את מסגרות ה-AI הנדרשות.

כמפתח, אתה יכול גם להפיק תועלת מה- קהילה פעילה ומסיבית of משתמשי אובונטו לפתרון בעיות הקשורות לפרויקטים הקשורים לבינה מלאכותית.

עימה תמיכה לטווח ארוך (LTS) מהדורות ועדכונים תכופים, הוא נשאר מעודכן עם ההתקדמות העדכנית ביותר ב-AI.

זה לא משנה אם אתה מפתח מתחיל או מנוסה, אתה יכול להשתמש בהפצה האמינה והנתמכת היטב מיד.

לנסות אובונטו

2.CentOS

בסביבות ארגוניות, CentOS בולט בזכותו תאימות למגוון רחב של מסגרות AI. זה גם מאפשר לך לנהל ביעילות חבילות פיתוח ו קבצים הדרך שלה מנהל חבילות YUM.

CentOS יורשת תמיכה ברמה ארגונית ו אמינות מ Red Hat Enterprise Linux (RHEL). זה הופך אותו לבחירה אידיאלית לפיתוח פרויקטים של AI הדורשים א רמה גבוהה של אבטחה ועקביות.

יתר על כן, הוא מספק תמיכה לטווח ארוך מה שמוודא שאתה עובד בפיתוח ובסביבה יציבה לתקופה ממושכת. בנוסף, ההפצה הזו היא תואם למסגרות וכלים פופולריים של AI, כולל Keras ו- TensorFlow.

במקרה שאתה רוצה לעבוד עם פריסות בקנה מידה גדול ושרתי AI, נסה את CentOS במערכת שלך!

לנסות CentOS

3. פדורה

פדורה פופולרי בגלל המחויבות שלו חדשנות והכללת חבילות התוכנה העדכניות ביותר. ספציפית, אם אתה רוצה גישה לתכונות ולטכנולוגיות החדשות ביותר בתהליך הפיתוח שלך, התקן והשתמש בהפצה דינמית זו.

הוא מציע ממשק משתמש ידידותי למשתמש יחד עם מנהל חבילות יעיל בשם DNF. שילוב זה מבטיח שתיהנה מחוויית פיתוח חלקה.

לפדורה יש א קהילה תומכת וגם משחרר עדכונים שוטפים. המיקוד שלה הוא להישאר בחזית התקדמות התוכנה.

לנסות פדורה

4. דביאן

דביאן היא בחירה מצוינת אם אתה נותן עדיפות לפיתוח כלי AI בסביבה עקבית. שֶׁלָה מאגר חבילות נרחב כולל מספר מסגרות וספריות בינה מלאכותית.

המחויבות שלו ל קוד פתוח בחינם המשאבים מתאימים היטב לעקרונות קהילת הבינה המלאכותית. יתר על כן, שלה מנהל חבילות APT מאפשר לך להתקין ולעדכן כלים בצורה חלקה במערכת שלך.

עבור פרויקטים מורכבים של AI או מחשוב מדעי, יש קבוצה בשם דביאן מדע. זה צוות מסור שאחראי עליו ניהול מאגר חבילות תוכנה מדעיות על ההפצה הזו.

יש לציין, אתה יכול בקלות לשלב אותו עם אנקונדה, פלטפורמת מדעי נתונים פופולרית ליצירת סביבות נפרדות לפיתוח הפרויקט.

לנסות דביאן

5. קשת לינוקס

Arch Linux בולט בזכות שלה דגם רולינג-שחרור. זה מושך במיוחד את אותם מפתחים שמתעדפים שיש גישה לכלים ולמסגרות הבינה המלאכותיות העדכניות ביותר על פני שאר הפרמטרים.

Arch Linux הוא קַל מִשְׁקָל ויש לו מינימליסטי עיצוב המאפשר לך להתאים אישית את סביבת הפיתוח לביצועים מיטביים.

שלה מנהל חבילות פקמן מסייע בהתקנה וניהול של תוכנות נדרשות. בנוסף מאגר משתמש Arch (AUR) מאפשר לך גם לגשת למספר רב של חבילות מעבר למאגרים הרשמיים.

לנסות Arch Linux

6. openSUSE Leap

קפיצת מדרגה הוא הפצת לינוקס ידידותית למשתמש משמש לפיתוח כלי AI. זה מגיע עם א בסיס יציב שיש את גמישות לשילוב הטכנולוגיות העדכניות ביותר.

אתה יכול בקלות להגדיר ולהתאים אישית את הסביבה שלך באמצעות של ST כלי תצורה. שֶׁלָה קהילה גדולה ופעילה גם עוזר לך לפתור שאילתות הקשורות לבינה מלאכותית.

OpenSUSE נגיש מאוד למפתחים עם רמות מיומנות שונות.

לכן, אם אתה מעריך אמינות וקלות שימוש מבלי להתפשר על ההתקדמות העדכנית ביותר באקוסיסטם הבינה המלאכותית, נסה את ההפצה הזו.

לנסות קפיצת מדרגה

7. מנג'רו

מאנג'רו מציג את תכונות של Arch Linux בעוד ממשק ידידותי למשתמש. שלה דגם רולינג-שחרור מוודא שתמיד תהיה לך גישה למסגרות ולכלים העדכניים ביותר.

מתקין האדריכל שלה מתיר התאמה אישית במהלך ההתקנה לסביבה מותאמת אישית.

התערובת של הפשטות של מנג'רו עם המורשת של Arch Linux מספקת לכם סביבת פיתוח שבה תוכלו להתנסות בטכנולוגיות הבינה המלאכותית העדכניות ביותר בקלות.

יש לו גם א פורום קהילתי חזק ו תיעוד ויקי שמציע לך הדרכה ועזרה לפתרון בעיות בכל עת שתזדקק לכך.

לנסות מאנג'רו

8. ניאון KDE

ניאון KDE מבוסס על הבסיס של הפצת אובונטו עם סביבת שולחן העבודה האחרונה של KDE Plasma. הוא מספק למפתחים סביבה אופטימלית מושכת מבחינה ויזואלית.

השילוב שלו עם תוכנת KDE האחרונה משחקת תפקיד מרכזי בשיפור חווית הפיתוח הכוללת.

מכיוון שמדובר בהפצה מבוססת אובונטו, הוא יורש תוכנות נרחבות ו תמיכה בקהילה. זה הופך אותה לבחירה אמינה עבור מפתחי בינה מלאכותית שמעדיפים ממשק עשיר בתכונות אך מלוטש שבו הם יכולים להשתמש בקלות במשאבים של אובונטו.

לנסות KDE Neon

9. ג'נטו

ג'נטו הוא הפצת לינוקס מבוססת מקור מתאים למפתחים שרוצים להתאים ולייעל את הסביבה שלהם.

זה מאפשר לך להדר תוכנה מקוד המקור ולבצע שינויים בהתאם לדרישות החומרה והביצועים הספציפיות.

רמת האופטימיזציה של Gentoo יכולה לשפר משמעותית את היעילות של אלגוריתמי הבינה המלאכותית והחישובים שנוספו באפליקציה שלך. שֶׁלָה מערכת ניהול חבילות Portage עוזר לך להביא ולבנות כלי AI במערכת.

יש לו גם א קהילה ייעודית של מפתחים מנוסים שבו תוכל למצוא תשובות לשאלות שלך, לשתף אתגרים ולשתף פעולה בפרויקטים שונים.

לנסות ג'נטו

10. Deepin Linux

דיפין לינוקס is מבוסס על דביאן ומציע א ממשק ידידותי למשתמש. לסביבת שולחן העבודה שלה עיצוב מודרני שמשפר את חווית המשתמש הכוללת שלך.

עם זאת, אל תתייחס להתמקדות שלו בעיצוב כפשרה על פונקציונליות. הוא מציע א בסיס יציב המכיל ספריות ומסגרות AI שונות.

אתה יכול גם להשתמש באינטואיטיבי מרכז תוכנה להתקנה וניהול של הכלים הנדרשים.

אם אתה מחפש הפצה מבוססת דביאן ליצירת יישומי AI מושכים ויזואלית אך עוצמתיים, זה שווה את הזמן שלך.

לנסות דיפין לינוקס

כיצד לבחור את ה- Linux Distro הטוב ביותר עבור AI

כעת, אפרט כמה מהגורמים החשובים שעליך לקחת בחשבון בעת ​​בחירת ה הפצת לינוקס הטובה ביותר עבור פרויקטי הבינה המלאכותית שלך.

1. נתח את רמת המיומנות שלך

אם אתה מפתח מתחיל, לכו על הפצות ידידותיות למשתמש כמו Ubuntu, Manjaro ו-Deepin שמגיעות עם כלים מותקנים מראש וממשקים אינטואיטיביים.

בעד מפתחי ביניים, Fedora, OpenSUSE Leap ו- CentOS הן ההפצות היציבות ביותר עם התוכנות והכלים העדכניים ביותר. מצד שני, מפתחים מומחים עשוי להעדיף את Gentoo ו- Arch Linux עבור שליטה והתאמה אישית משופרים.

2. שקול את דרישות הפרויקט שלך

שקול את הדרישות המיוחדות של פרויקטי הבינה המלאכותית שלך כמו תאימות חומרה, שפת תכנות מתאימה, וה זמינות המסגרות והספריות הנדרשות.

התאם בזהירות את צורכי הפרויקט שלך עם החוזקות של כל הפצה ולאחר מכן בחר את המתאימה!

3. זמינות ותאימות כלים

זהה את הכלים הדרושים לך לפיתוח הפרויקט שלך. לדוגמה, זה יכול להיות TensorFlow, Scikit-learn או PyTorch. כך, ודא שההפצה שבחרת מציעה חלופות אלו או תואמות.

יש לציין שחלק מההפצות מגיעות עם אפשרויות מותקנות מראש, בעוד שאחרות מספקות מאגרים נרחבים לאותה מטרה.

4. תמיכה בקהילה

בחר הפצה שמציעה תמיכה דרך פורומים פעילים, וויקי, או תיעוד כדי לסייע לך בפתרון בעיות ולמידה.

שקול את הגודל ואת מצב הפעילות של הקהילה לפני שתבחר.

5. תאימות חומרה

אם יש לך מכונה ישנה יותר, בחר בהפצה קלה כמו Deepin או Manjaro. לחלופין, אם אתה נותן עדיפות לביצועים, השתמש באובונטו LTS וב-OpenSUSE Leap כדי לטפל במשימות ביעילות.

6. קלות ניהול החבילות

בדוק את מערכת ניהול החבילות של ההפצה, כמו APT DNF, YUM או Pacman, ובחר אחת על סמך ההיכרות שלך. בחירת א מנהל חבילות ידידותי למשתמש יהפוך את זרימת העבודה של הפיתוח שלך לחלקה יותר.

6. שיקולי אבטחה

אם אתה עובד על כל פרויקט AI רגיש, זה חיוני לאשר את תכונות האבטחה של הפצה לפני התקנתו. זכור שסביבת לינוקס מאובטחת תעשה זאת להגן על הנתונים ועל מודלים של AI מאיומים פוטנציאליים או גישה לא מורשית.

<br> סיכום

כדי לבחור את ההפצה הטובה ביותר של לינוקס לפרויקטים של AI, עליך לשקול את הדרישות שלך ולחקור את האפשרויות הנדונות. כל אחד מציע תכונות ויתרונות ייחודיים שעשויים להתאים לצורכי והעדפות הפרויקט.

אז עכשיו יש לך את כל המידע החיוני כדי לבחור את ההפצה הטובה ביותר של לינוקס לפיתוח כלי בינה מלאכותית. אתם מוזמנים לשתף איזו הפצה אתם מעדיפים בתגובות למטה!