CLOUD技术博在选择 Ubuntu 版本作为大模型（如 LLM 大语言模型）训练或推理的基础系统时，推荐使用 长期支持（LTS, Long-Term Support）版本，因为它们稳定性高、支持周期长（5年），适合用于生产环境和高性能计算。
✅ 推荐的 Ubuntu 版本（用于大模型基础）
目前最推荐的版本是：
🔹 Ubuntu 20.04 LTS 或 Ubuntu 22.04 LTS
| 版本 | 发布时间 | 支持截止 | 推荐理由 |
|---|---|---|---|
| Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) | 2020年4月 | 2025年4月（服务器版可延长） | 成熟稳定，广泛用于AI/ML项目，CUDA、PyTorch等工具链兼容性极好 |
| Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish) | 2022年4月 | 2027年4月 | 更新的内核和软件包，对新硬件（如NVIDIA H100、Hopper架构）支持更好 |
⚠️ 注意：虽然 Ubuntu 24.04 LTS 已于 2024 年 4 月发布，但部分深度学习框架（如旧版 PyTorch、TensorFlow）或驱动可能尚未完全适配，建议等待几个月后再用于生产环境。
📌 为什么选择 LTS 版本？
- 稳定性优先：大模型训练动辄数天甚至数周，系统崩溃代价极高。
- 官方支持周期长：安全更新持续多年。
- 社区和厂商支持完善：NVIDIA、AWS、Google Cloud、Docker、Kubernetes 等都优先测试 LTS 版本。
- CUDA / cuDNN / PyTorch / TensorFlow 兼容性好：大多数教程和文档都基于 LTS。
💡 如何选择：20.04 还是 22.04？
| 场景 | 推荐版本 |
|---|---|
| 老旧硬件、追求最大兼容性、已有成熟流程 | Ubuntu 20.04 LTS |
| 新购服务器、A100/H100 GPU、需要新内核或 GCC 版本 | Ubuntu 22.04 LTS |
| 实验性开发、想尝鲜但不怕踩坑 | Ubuntu 24.04 LTS（谨慎使用） |
✅ 安装建议
- 使用 Server 版本（无 GUI，资源更高效）
- 安装最新 NVIDIA 驱动 + CUDA Toolkit
- 使用
nvidia-docker搭配容器化部署（推荐） - 使用 Conda 或 venv 管理 Python 环境
- 建议开启 ZFS 文件系统（22.04 默认选项）以提升数据安全性
总结
✅ 最佳选择：Ubuntu 22.04 LTS
如果你希望稳妥一点，也可以继续使用 Ubuntu 20.04 LTS，但建议新项目迁移到 22.04。
避免使用非 LTS 版本（如 23.10、24.04 初期）用于大模型训练生产环境。
如果你告诉我你的硬件配置（比如是否使用 NVIDIA GPU、A100/H100/V100）、用途（训练 or 推理）、是否使用 Docker/K8s，我可以给出更具体的建议。