由 dawei 在机器学习项目中，优化Linux环境可以显著提升训练和推理的效率。合理的系统配置能够减少资源浪费，提高计算速度。
•调整内核参数是关键步骤。通过修改/etc/sysctl.conf文件，可以优化网络和内存管理，例如增加文件描述符限制和调整TCP参数，以适应高并发的机器学习任务。
•合理分配CPU和内存资源能有效提升性能。使用cgroups（控制组）对进程进行资源隔离，确保机器学习任务不会因其他进程占用过多资源而受到影响。
•选择合适的文件系统也非常重要。XFS或ext4等高性能文件系统能够提供更快的读写速度，适合处理大规模数据集。
AI绘图结果，仅供参考
使用SSD代替传统硬盘可以大幅提升I/O性能，特别是在数据加载和模型保存时，明显减少等待时间。
•定期清理不必要的日志和缓存文件，避免磁盘空间不足影响系统运行。同时，监控系统资源使用情况，及时发现并解决瓶颈问题。