CLOUD技术博在 Ubuntu 上部署和训练大模型（如 LLM 大语言模型，例如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等），选择合适的 Ubuntu 版本非常重要。以下是推荐的版本和相关建议：
✅ 推荐使用的 Ubuntu 版本
Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
首选：Ubuntu 22.04 LTS
原因如下：
| 因素 | 说明 |
|---|---|
| 长期支持 (LTS) | LTS 版本提供 5 年的支持（安全更新、维护），适合生产环境和长时间运行的训练任务。 |
| 软件兼容性好 | 主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、CUDA、NVIDIA 驱动）对这两个版本支持最好。 |
| CUDA 和 NVIDIA 驱动支持 | NVIDIA 官方文档明确支持 Ubuntu 20.04/22.04 安装最新的 CUDA 工具包和驱动。 |
| Python 生态完善 | pip、conda、docker 等工具在这两个版本上运行稳定。 |
| 容器化支持良好 | Docker、NVIDIA Container Toolkit（用于 GPU 容器）在 20.04/22.04 上配置最成熟。 |
❌ 不推荐的版本
- Ubuntu 18.04 LTS：虽然仍受支持到 2023 年底（桌面版已结束），但软件源较旧，安装新版 PyTorch/CUDA 可能遇到依赖问题。
- Ubuntu 23.xx / 24.04 非 LTS：非长期支持版本，可能在稳定性或驱动兼容性上存在问题，不适合生产环境。
- Ubuntu 24.04 LTS（可选但需谨慎）：刚发布（2024年4月），虽然也是 LTS，但部分深度学习库（如旧版 PyTorch）可能尚未完全适配，建议等 1~3 个月生态稳定后再用于生产。
搭配推荐的技术栈
| 组件 | 推荐版本 |
|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 LTS |
| GPU 驱动 | NVIDIA Driver >= 525（根据显卡型号调整） |
| CUDA | CUDA 12.x（对应 PyTorch 2.0+）或 CUDA 11.8（兼容性更好） |
| cuDNN | 匹配 CUDA 版本 |
| PyTorch | 2.0 或更高（支持 FSDP、Tensor Parallelism） |
| Python | 3.9 ~ 3.11（避免使用太新或太旧的版本） |
| Docker | 使用 nvidia-docker 支持 GPU |
| 推理/训练框架 | Hugging Face Transformers、DeepSpeed、vLLM、ColossalAI 等 |
实际部署建议
- 开发/实验阶段：可用 Ubuntu 22.04 + Conda 环境管理。
- 生产/集群训练：推荐 Ubuntu 22.04 + Docker + Kubernetes + Slurm（大规模场景）。
- 云服务器部署：AWS、阿里云、腾讯云等主流平台默认镜像多为 Ubuntu 20.04/22.04。
总结
🟩 最佳选择：Ubuntu 22.04 LTS
它在稳定性、驱动支持、社区资源和未来兼容性之间达到了最佳平衡，是目前部署和训练大模型的事实标准操作系统环境。
如你有具体需求（如使用 A100/H100 显卡、是否用容器、是否做分布式训练），我可以进一步给出详细安装指南。