Melhor distribuição Linux para IA – 10 principais opções

Você está procurando a melhor distribuição Linux para IA?

Estamos vivendo em uma era em que a Inteligência Artificial está em constante evolução. Para se destacar nesta corrida como desenvolvedor, você pode querer trabalhar em projetos relacionados à IA em seu sistema Linux.

No entanto, antes de codificar ou escrever algoritmos, a primeira e mais importante decisão é escolher a distribuição certa.

Abaixo, discutirei as 10 melhores opções e ajudarei você a encontrar aquela cujos pontos fortes se alinham melhor aos requisitos do seu projeto. Então, vamos entrar!

Melhor distribuição Linux para IA

1. Ubuntu

Ubuntu é uma das melhores distros Linux que você pode usar para o desenvolvimento de ferramentas de IA. É um distribuição estável que fornece um extenso repositório de software. Além disso, tem um interface amigável, o que facilita encontrar e navegar pelas ferramentas desejadas.

É popular entre indivíduos e empresas devido ao seu suporte abrangente para ferramentas e bibliotecas de IA, como Scikit-learn, PyTorch, Keras e TensorFlow. Além disso, você pode usar seu Gerenciador de pacotes APT para instalar as estruturas de IA necessárias.

Como desenvolvedor, você também pode se beneficiar do comunidade ativa e massiva of Usuários do Ubuntu para resolver questões relacionadas a projetos relacionados à IA.

Com o seu Suporte de Longo Prazo (LTS) lançamentos e atualizações frequentes, permanece atualizado com os últimos avanços em IA.

Não importa se você é iniciante ou desenvolvedor experiente, você pode usar esta distribuição confiável e bem suportada imediatamente.

Experimente Ubuntu

2.CentOS

Em ambientes corporativos, CentOS destaca-se pela sua compatibilidade com uma ampla gama de estruturas de IA. Ele também permite gerenciar com eficiência pacotes de desenvolvimento e arquivos através da sua Gerente de pacotes YUM.

Herda CentOS suporte de nível empresarial e confiabilidade do Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Isto o torna uma escolha ideal para o desenvolvimento de projetos de IA que exigem um alto nível de segurança e consistência.

Além disso, fornece Suporte de longo termo o que garante que você trabalhe em um ambiente e desenvolvimento estável por um longo período. Além disso, esta distro é compatível com estruturas e ferramentas populares de IA, incluindo Keras e TensorFlow.

Caso você queira trabalhar com implantações em larga escala e servidores de IA, experimente o CentOS em seu sistema!

Experimente CentOS

3.Fedora

Fedora é popular por seu compromisso com inovação e a inclusão dos mais recentes pacotes de software. Especificamente, se você quiser acessar os recursos e tecnologias mais recentes em seu processo de desenvolvimento, instale e use esta distribuição dinâmica.

Oferece uma interface de usuário amigável junto com um gerenciador de pacotes eficiente nomeado DNF. Essa combinação garante que você desfrute de uma experiência de desenvolvimento tranquila.

Fedora tem um comunidade de apoio e também lança atualizações regulares. Seu foco é permanecer na vanguarda dos avanços de software.

Experimente Fedora

4.Debian

Debian é uma excelente escolha se você prioriza o desenvolvimento de ferramentas de IA em um ambiente consistente. Isso é extenso repositório de pacotes compreende várias estruturas e bibliotecas de IA.

Seu compromisso com gratuito e de código aberto recursos está bem alinhado com os princípios da comunidade de IA. Além disso, a sua Gerenciador de pacotes APT permite que você instale e atualize ferramentas em seu sistema sem problemas.

Para projetos complexos de IA ou computação científica, existe um grupo chamado Ciência Debian. É uma equipe dedicada responsável por gerenciando o repositório de pacotes de software científico nesta distro.

Notavelmente, você pode facilmente integrá-lo com Anaconda, uma plataforma popular de ciência de dados para criar ambientes separados para o desenvolvimento do projeto.

Experimente Debian

5.Arch Linux

Arch Linux se destaca por seu modelo de liberação contínua. Atrai especificamente os desenvolvedores que priorizam ter acesso às mais recentes ferramentas e estruturas de IA sobre os outros parâmetros.

Arch Linux é leve e tem um minimalista design que permite personalizar ainda mais o ambiente de desenvolvimento para obter desempenho ideal.

Está Gerenciador de pacotes Pacman ajuda na instalação e gerenciamento do software necessário. Além disso, o Arch User Repository (AUR) também permite acessar vários pacotes além dos repositórios oficiais.

Experimente Arch Linux

6. Salto openSUSE

Salto do openSUSE é um distribuição Linux amigável usado para o desenvolvimento de ferramentas de IA. Ele vem com um base estável tendo o flexibilidade para incorporar as tecnologias mais recentes.

Você pode facilmente configure e personalize seu ambiente usando o YaST ferramenta de configuração. Isso é comunidade grande e ativa também ajuda a resolver dúvidas relacionadas à IA.

OpenSUSE é muito acessível para desenvolvedores com diferentes níveis de habilidade.

Portanto, se você valoriza a confiabilidade e a facilidade de uso sem comprometer os avanços mais recentes no ecossistema de IA, experimente esta distro.

Experimente Salto do openSUSE

7.Manjaro

Manjaro apresenta o recursos do Arch Linux de uma forma mais interface amigável. Sua modelo de liberação contínua garante que você sempre tenha acesso às estruturas e ferramentas mais recentes.

Seu instalador Architect permite personalização durante a instalação para um ambiente personalizado.

A mistura da simplicidade do Manjaro com a herança do Arch Linux fornece um ambiente de desenvolvimento onde você pode experimentar com facilidade as mais recentes tecnologias de IA.

Tem também um forte fórum da comunidade e Documentação Wiki que oferece orientação e ajuda para solução de problemas sempre que você precisar.

Experimente Manjaro

8. Néon do KDE

Néon do KDE baseia-se na base da distribuição Ubuntu com o mais recente ambiente de desktop KDE Plasma. Ele fornece um ambiente otimizado visualmente atraente para os desenvolvedores.

Sua integração com o O software KDE mais recente desempenha um papel importante no aprimoramento da experiência geral de desenvolvimento.

Por ser uma distribuição baseada no Ubuntu, ela herda extenso software e suporte da comunidade. Isso o torna uma escolha confiável para desenvolvedores de IA que preferem uma interface rica em recursos, mas elegante, onde possam usar facilmente os recursos do Ubuntu.

Experimente KDE Neon

9. Gentoo

Gentoo é um distribuição Linux baseada em fonte adequado para desenvolvedores que desejam personalizar e otimizar seu ambiente.

Permite que você compilar software a partir do código-fonte e fazer alterações de acordo com os requisitos específicos de hardware e desempenho.

O nível de otimização do Gentoo pode melhorar significativamente a eficiência dos algoritmos de IA adicionados e da computação em sua aplicação. Isso é Sistema de gerenciamento de pacotes Portage ajuda você a buscar e construir ferramentas de IA no sistema.

Tem também um comunidade dedicada de desenvolvedores experientes onde você pode encontrar respostas para suas perguntas, compartilhar desafios e colaborar em diversos projetos.

Experimente Gentoo

10. Deepin Linux

Deepin LinuxName is baseado no Debian e oferece uma interface amigável. Seu ambiente de desktop possui um design moderno que melhora a experiência geral do usuário.

Porém, não considere seu foco no design como um comprometimento da funcionalidade. Ele oferece um base estável contendo diferentes bibliotecas e estruturas de IA.

Você também pode usar o intuitivo centro de software para a instalação e gerenciamento das ferramentas necessárias.

Se você está procurando uma distribuição baseada em Debian para criar aplicativos de IA visualmente atraentes, mas poderosos, esta vale seu tempo.

Experimente Deepin LinuxName

Como escolher a melhor distribuição Linux para IA

Agora, vou listar alguns dos fatores importantes que você deve considerar ao escolher o melhor distribuição Linux para seus projetos de IA.

1. Analise seu nível de habilidade

Se você é um desenvolvedor iniciante, opte por distros fáceis de usar, como Ubuntu, Manjaro e Deepin, que vêm com ferramentas pré-instaladas e interfaces intuitivas.

Escolha desenvolvedores intermediários, Fedora, OpenSUSE Leap e CentOS são as distribuições mais estáveis ​​com os softwares e ferramentas mais recentes. Por outro lado, desenvolvedores especialistas pode preferir Gentoo e Arch Linux para maior controle e personalização.

2. Considere os requisitos do seu projeto

Considere os requisitos específicos dos seus projetos de IA, como o compatibilidade de hardware, linguagem de programação adequada, e as disponibilidade das estruturas e bibliotecas necessárias.

Alinhe cuidadosamente as necessidades do seu projeto com os pontos fortes de cada distribuição e depois escolha a correta!

3. Disponibilidade e compatibilidade de ferramentas

Identifique as ferramentas que você precisa para o desenvolvimento do seu projeto. Por exemplo, pode ser TensorFlow, Scikit-learn ou PyTorch. Então, certifique-se de que sua distribuição selecionada ofereça essas alternativas ou alternativas compatíveis.

Notavelmente, algumas distribuições vêm com opções pré-instaladas, enquanto outras fornecem repositórios extensos para a mesma finalidade.

4. Apoio comunitário

Selecione uma distribuição que ofereça suporte por meio de fóruns ativos, wikisou documentação para ajudá-lo na solução de problemas e no aprendizado.

Considere o tamanho e o status da atividade da comunidade antes de escolher uma.

5. Compatibilidade de Hardware

Se você possui uma máquina mais antiga, escolha uma distribuição leve, como Deepin ou Manjaro. Ou, se você prioriza o desempenho, use Ubuntu LTS e OpenSUSE Leap para lidar com as tarefas com eficiência.

6. Facilidade de gerenciamento de pacotes

Verifique o sistema de gerenciamento de pacotes da distribuição, como APT DNF, YUM ou Pacman, e escolha um com base na sua familiaridade. Selecionando um gerenciador de pacotes amigável tornará seu fluxo de trabalho de desenvolvimento mais tranquilo.

6. Considerações de segurança

Se você estiver trabalhando em algum projeto de IA sensível, é essencial confirme os recursos de segurança de uma distro antes de instalá-lo. Lembre-se de que um ambiente Linux seguro proteja seus dados e modelos de IA contra possíveis ameaças ou acesso não autorizado.

Resumo

Para escolher a melhor distribuição Linux para projetos de IA, você deve considerar seus requisitos e explorar as opções discutidas. Cada um oferece recursos e vantagens exclusivos que podem atender às necessidades e preferências do projeto.

Agora você tem todas as informações essenciais para selecionar a melhor distribuição Linux para desenvolvimento de ferramentas de IA. Sinta-se à vontade para compartilhar qual distribuição você prefere nos comentários abaixo!