云服务器部署PyTorch或TensorFlow用什么系统比较好？

在云服务器上部署 PyTorch 或 TensorFlow 时，选择合适的操作系统对性能、兼容性和维护便利性至关重要。以下是推荐的系统选择和相关建议：

✅ 推荐操作系统：Ubuntu LTS（如 20.04 或 22.04）

🌟 为什么推荐 Ubuntu？

1. 社区支持广泛
   Ubuntu 是深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）官方文档中最常提及的操作系统，拥有最丰富的教程、问题解答和工具支持。

2. 软件包管理方便（APT）
   可以轻松安装 Python、CUDA、cuDNN、NVIDIA 驱动等依赖项。

3. 与 NVIDIA 工具链兼容性好
   NVIDIA 官方对 Ubuntu 提供了良好的驱动和 CUDA 支持，包括 .deb 安装包，简化 GPU 环境配置。

4. 云平台默认镜像支持
   AWS、Google Cloud、阿里云、腾讯云等主流云服务商都提供预装 Ubuntu 的 GPU 实例镜像，可一键启动。

5. Docker 和 Conda 生态完善
   大量现成的 Docker 镜像（如 nvidia/cuda, pytorch/pytorch, tensorflow/tensorflow）基于 Ubuntu 构建。

其他可选系统

⚠️ 不推荐在生产环境使用 Windows，除非有特殊需求（如 .NET 集成）。

推荐配置方案（Ubuntu + GPU）

# 1. 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2. 安装 NVIDIA 驱动（推荐通过标准仓库或官方.run文件）
sudo ubuntu-drivers autoinstall

# 3. 安装 CUDA Toolkit（或使用 NVIDIA 容器工具包）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

# 4. 安装 cuDNN（需注册 NVIDIA 开发者账号）

# 5. 使用 Conda 或 pip 安装 PyTorch/TensorFlow
# PyTorch（自动包含 CUDA 支持）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# TensorFlow
pip3 install tensorflow[and-cuda]

更优实践：使用 Docker + NVIDIA Container Toolkit

避免环境冲突，推荐使用容器化部署：

# 拉取 PyTorch 官方镜像（含 CUDA）
docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:latest

# 或 TensorFlow
docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu

总结：最佳选择

📌 结论：首选 Ubuntu 20.04 或 22.04 LTS，配合 Conda 或 Docker 管理环境，是部署 PyTorch/TensorFlow 最成熟、最高效的方案。