在搭建开源大模型训练环境的过程中，系统选择是一个关键环节。本文记录了在Ubuntu与CentOS之间做出选择时的踩坑经历，希望能为同样面临此决策的工程师提供参考。
环境背景
本人在使用PyTorch进行大模型训练时，需要搭建一个稳定、高效的训练环境。初步调研发现，Ubuntu和CentOS都是常见的服务器发行版，但在实际部署中存在诸多差异。
Ubuntu vs CentOS 选择过程
最初尝试在Ubuntu 20.04上安装依赖项：
sudo apt update
sudo apt install python3-pip build-essential
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
虽然基本功能正常，但在使用某些第三方库（如transformers）时出现兼容性问题。
随后转向CentOS 8，采用以下方式安装环境：
sudo yum update -y
sudo yum install epel-release -y
sudo yum install python3-pip gcc gcc-c++ -y
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
CentOS的包管理器更稳定，且对CUDA支持更好。
实际部署建议
- 优先使用CentOS 8或Rocky Linux（替代CentOS Stream）
- 安装时使用Python虚拟环境避免冲突
- 使用Conda管理依赖项，如：
conda create -n ml_env python=3.9 conda activate ml_env pip install transformers accelerate - 服务器部署前确保系统内核版本与CUDA版本兼容
通过实践验证，对于大模型训练场景，CentOS在稳定性和兼容性方面优于Ubuntu，建议优先考虑。
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