适用于 AI 的最佳 Linux 发行版 - 十大选项

您是否正在寻找最适合 AI 的 Linux 发行版？

我们生活在一个人工智能不断发展的时代。作为一名开发人员，为了在这场竞赛中脱颖而出，您可能希望在 Linux 系统上从事与 AI 相关的项目。

然而，在编码或编写算法之前，首要的决定是选择正确的发行版。

下面，我将讨论 10 个最佳选项，并帮助您找到最适合您的项目要求的选项。那么，让我们滚吧！

最佳人工智能 Linux 发行版

1。 Ubuntu的

Ubuntu 是可用于开发 AI 工具的最佳 Linux 发行版之一。它是 稳定的分布 提供一个 广泛的软件存储库。 此外，它还有一个 用户友好的界面，这使得您可以轻松查找和导航所需的工具。

由于它的优点，深受个人和企业的欢迎 对人工智能工具和库的全面支持，如 Scikit学习, PyTorch, Keras及 TensorFlow。此外，您还可以使用它的 APT包经理 安装所需的 AI 框架。

作为开发人员，您还可以受益于 活跃且庞大的社区 of Ubuntu 用户 用于解决与人工智能相关项目相关的问题。

凭借其 长期支持 (LTS) 发布和频繁更新，它始终与人工智能的最新进展保持同步。

无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，您都可以立即使用这个可靠且支持良好的发行版。

尝试 Ubuntu

2.CentOS

在企业环境中， CentOS的 因其出色的表现而脱颖而出 与广泛的人工智能框架兼容。它还使您能够有效地管理开发包和 档 通过其 YUM包经理.

CentOS继承 企业级支持 和 可靠性 来自 红帽企业Linux（RHEL）。这使其成为需要开发人工智能项目的理想选择 高水平的安全性和一致性.

此外，它还提供 长期支持 这确保您长期在稳定的开发和环境中工作。此外，这个发行版是 兼容流行的人工智能框架和工具，包括 Keras 和 TensorFlow。

如果您想使用大规模部署和 AI 服务器，请在您的系统上尝试 CentOS！

尝试 CentOS的

3. 软呢帽

Fedora 因其承诺而广受欢迎 创新并包含最新的软件包。具体来说，如果你想 访问最新的功能和技术 在您的开发过程中，安装并使用这个动态发行版。

它提供了一个 用户友好的用户界面 连同 高效的包管理器 命名 地下城与勇士。这种组合可确保您享受流畅的开发体验。

费多拉有一个 支持社区 并且 发布定期更新。其重点是保持软件进步的前沿。

尝试 Fedora

4。 Debian的

Debian 如果您优先考虑在一致的环境中开发人工智能工具，那么这是一个绝佳的选择。它是 广泛的包存储库 包含多个人工智能框架和库。

其承诺 免费和开源 资源与人工智能社区原则非常一致。而且，其 APT包经理 允许您在系统上顺利安装和更新工具。

对于复杂的人工智能或科学计算项目，有一个名为 Debian 科学。这是一个专门的团队负责 管理科学软件包的存储库 在这个发行版上。

值得注意的是，您可以轻松地 将其与 Anaconda 集成，一个流行的数据科学平台，用于为项目开发创建单独的环境。

尝试 Debian

5. ArchLinux

Arch Linux 为其突出 滚动发布模型。它特别吸引了那些优先考虑拥有 访问最新的人工智能工具和框架 超过其他参数。

Arch Linux 是 轻巧 并有一个 简约 设计进一步允许您定制开发环境以获得最佳性能。

它的 Pacman包经理 帮助安装和管理所需的软件。除此之外 Arch User Repository（AUR） 还使您能够访问官方存储库之外的众多软件包。

尝试 Arch Linux

6.openSUSE Leap

openSUSE Leap 是一个 用户友好的 Linux 发行版 用于开发人工智能工具。它带有一个 稳定的基础 有 灵活地融入最新技术.

您可以轻松地 设置和自定义您的环境 使用 的YaST 配置工具。它是 庞大而活跃的社区 还可以帮助您解决与人工智能相关的查询。

OpenSUSE 对于不同技能水平的开发人员来说都非常容易使用。

因此，如果您重视可靠性和易用性，而又不影响人工智能生态系统的最新进展，请尝试这个发行版。

尝试 openSUSE Leap

7。 Manjaro

Manjaro 介绍 Arch Linux 的特点 在更多 用户友好的界面。 其 滚动发布模型 确保您始终可以访问最新的框架和工具。

其建筑师安装人员许可 安装过程中的自定义 个性化的环境。

Manjaro 的简单性与 Arch Linux 的传统相结合，为您提供了一个开发环境，您可以在其中轻松试验最新的 AI 技术。

它也有一个 强大的社区论坛 和 维基文档 在您需要时随时为您提供指导和故障排除帮助。

尝试 Manjaro

8.KDE霓虹灯

KDE霓虹灯 是基于 Ubuntu 发行版的基础 与 最新的 KDE Plasma 桌面环境。它为开发人员提供了一个视觉上吸引人的优化环境。

它与 最新的 KDE 软件在增强整体开发体验方面发挥着重要作用。

由于它是一个基于 Ubuntu 的发行版，因此它继承了 广泛的软件和 社区支持。这使得它成为人工智能开发人员的可靠选择，他们喜欢功能丰富且时尚的界面，可以轻松使用 Ubuntu 的资源。

尝试 KDE霓虹灯

9. 巴布亚新几内亚

Gentoo的 是一个 基于源代码的 Linux 发行版 适合想要定制和优化其环境的开发人员。

它允许你 从源代码编译软件并进行更改 根据具体的硬件和性能要求。

Gentoo 的优化水平可以显着提高应用程序中添加的 AI 算法和计算的效率。它是 Portage包管理系统 帮助您在系统上获取和构建人工智能工具。

它也有一个 由经验丰富的开发人员组成的专门社区 您可以在这里找到问题的答案、分享挑战并就不同的项目进行协作。

尝试 Gentoo的

10.深度Linux

深度Linux is 基于Debian 并提供了一个 用户友好的界面。其桌面环境采用现代设计，可改善您的整体用户体验。

不过，不要将其对设计的关注视为对功能的妥协。它提供了一个 包含不同人工智能库和框架的稳定基础.

您还可以使用直观的 软件中心 用于安装和管理所需的工具。

如果您正在寻找一款基于 Debian 的发行版来创建具有视觉吸引力且功能强大的 AI 应用程序，那么这个发行版值得您花时间。

尝试 深度Linux

如何选择最适合 AI 的 Linux 发行版

现在，我将列出您在选择时应考虑的一些重要因素 最好的 Linux 发行版 为您的人工智能项目。

1. 分析你的技能水平

如果你是一个 初学者开发者，选择用户友好的发行版，例如 Ubuntu、Manjaro 和 Deepin，它们带有预装的工具和直观的界面。

针对 中级开发人员、Fedora、OpenSUSE Leap 和 CentOS 是最稳定的发行版，拥有最新的软件和工具。另一方面， 专业开发人员 可能更喜欢 Gentoo 和 Arch Linux 来增强控制和定制。

2. 考虑您的项目要求

考虑您的人工智能项目的特殊要求，例如 硬件兼容性, 合适的编程语言，并 所需框架和库的可用性.

仔细地将您的项目需求与每个发行版的优势结合起来，然后选择合适的发行版！

3. 工具的可用性和兼容性

确定项目开发所需的工具。例如，它可以是 TensorFlow、Scikit-learn 或 PyTorch。所以， 确保您选择的发行版提供这些或兼容的替代品.

值得注意的是，一些发行版附带了预安装的选项，而其他发行版则提供了用于相同目的的广泛存储库。

4.社区支持

选择通过以下方式提供支持的发行版 活跃的论坛, 维基或 文件 帮助您排除故障和学习。

在选择社区之前，请考虑社区的规模和活动状况。

5. 硬件兼容性

如果您有一台旧机器，请选择一个轻量级发行版，例如 Deepin 或 Manjaro。或者，如果您优先考虑性能，请使用 Ubuntu LTS 和 OpenSUSE Leap 来高效处理任务。

6. 易于包管理

检查发行版的包管理系统，例如 APT DNF、YUM 或 Pacman，然后根据您的熟悉程度选择一个。选择一个 用户友好的包管理器 将使您的开发工作流程更加顺畅。

6. 安全注意事项

如果您正在从事任何敏感的人工智能项目，则必须 确认发行版的安全功能 在安装之前。请记住，安全的 Linux 环境将 保护您的数据和人工智能模型 免受潜在威胁或未经授权的访问。

总结

要为 AI 项目选择最佳的 Linux 发行版，您必须考虑您的要求并探索所讨论的选项。每个都提供可能适合项目需求和偏好的独特功能和优势。

现在您已掌握了为 AI 工具开发选择最佳 Linux 发行版的所有必要信息。请随意在下面的评论中分享您喜欢的发行版！