使用VMware Workstation Pro搭建Ubuntu服务器虚拟机
使用Ubuntu作为开发环境的好处
在人工智能（AI）的学习和研究中，选择合适的操作系统是至关重要的一步。Ubuntu，作为一个流行的开源Linux发行版，因其稳定性、易用性和广泛的开发支持而成为了许多AI开发者的首选操作系统。本文将深入探讨在学习和实践AI时使用Ubuntu系统的各种好处。
1. 开源和免费
Ubuntu是完全开源和免费的操作系统。对于学习AI的人来说，免费和开源的特性使得他们能够在不增加额外费用的情况下访问强大的工具和资源。Ubuntu不仅提供免费的操作系统，而且大多数AI相关的工具和库（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）都能通过Ubuntu的包管理系统轻松安装。
此外，开源特性意味着你可以自由定制和调整操作系统，以满足AI开发的特定需求。这种灵活性使得Ubuntu成为开发者的理想选择。
2. 稳定性与安全性
在AI开发中，尤其是在使用大量计算资源进行训练时，系统的稳定性至关重要。Ubuntu作为基于Debian的操作系统，以其稳定性和长期支持（LTS）版本而闻名。LTS版本每两年发布一次，具有5年的安全更新和技术支持，因此非常适合需要长时间稳定运行的开发环境。
Ubuntu还提供了强大的安全性机制，包括内置的防火墙、加密选项以及针对恶意软件的保护。对于AI开发者来说，这意味着你可以在一个安全的环境中工作，避免潜在的系统崩溃或数据丢失。
3. 丰富的软件库和开发工具支持
Ubuntu有一个庞大的软件库，其中包含了成千上万的软件包和开发工具，极大地简化了开发和学习AI的过程。你可以使用apt命令快速安装所需的软件和库，比如Python、Jupyter Notebook、Git、CUDA等。此外，许多AI框架和工具（如TensorFlow、PyTorch、Keras、OpenCV）在Ubuntu上都有优化版本，确保可以高效运行。
Ubuntu还支持多个版本的Python和R，这两种语言在AI和数据科学中广泛使用。通过使用conda或virtualenv，你可以轻松管理不同的开发环境和依赖关系，避免因库冲突而导致的问题。
4. 强大的硬件兼容性
AI开发，尤其是深度学习和大规模数据处理，通常需要强大的硬件支持。Ubuntu对多种硬件平台的兼容性非常好，特别是对于NVIDIA的GPU支持。通过安装NVIDIA的驱动程序和CUDA工具包，Ubuntu可以充分利用GPU加速计算，提高AI训练的速度和效率。
Ubuntu还支持其他高性能硬件，如TPU（Tensor Processing Unit）和多核CPU，因此无论是进行深度学习训练，还是开发机器学习应用，Ubuntu都能提供良好的硬件支持。
5. 优化的开发环境
AI的开发不仅需要使用强大的工具和库，还需要一个高效的开发环境。Ubuntu为AI开发提供了一个干净和一致的环境，帮助开发者专注于问题的解决，而不必担心操作系统的配置和兼容性问题。
在Ubuntu上，你可以轻松地配置Docker、Kubernetes等容器化技术，这对于AI项目的部署和跨平台兼容性至关重要。容器化可以确保你在本地开发的环境与生产环境的一致性，减少因环境不一致导致的错误。
6. 社区支持与文档资源
Ubuntu拥有一个庞大的开发者社区，当你遇到问题时，几乎可以找到解决方案。无论是Ubuntu官方论坛，还是Stack Overflow、GitHub等平台，Ubuntu都有大量的教程和问题解答，帮助AI学习者解决问题。
另外，Ubuntu的官方文档也非常详尽，帮助用户理解如何配置和使用不同的软件包、工具和技术。对于AI开发者来说，很多开源AI框架和工具的文档通常都以Ubuntu为主进行编写，因此你可以更方便地跟随官方文档进行操作。
7. 适合数据科学与机器学习
Ubuntu是数据科学和机器学习开发的理想选择。许多开源工具和库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Pandas和NumPy等，都可以轻松安装并在Ubuntu上运行。由于Ubuntu在学术界和工业界都被广泛使用，因此你可以轻松找到相关资源、教程和支持，帮助你更快地掌握机器学习和数据分析技术。
如果你想要进行数据可视化，Ubuntu支持众多的工具，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等，使你能够直观地展示和分析数据。
8. 支持AI相关的云平台
云计算是AI发展的重要组成部分，许多AI任务依赖于云平台的计算能力。Ubuntu作为一种受欢迎的Linux发行版，得到了许多云服务平台（如AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等）的支持。你可以在这些云平台上轻松部署和运行Ubuntu虚拟机，并利用其强大的计算资源进行AI训练和推理。
9. 高效的命令行工具
Ubuntu自带的命令行工具对于开发者尤其重要。AI开发过程中，尤其是在数据处理、模型训练、超参数调优等环节，命令行工具能够大大提高开发效率。例如，使用命令行可以批量处理数据、运行实验脚本、监控训练过程等，而无需依赖繁琐的图形界面操作。
10. 适合学习和教学
由于Ubuntu在开发者社区中的广泛使用，它也是教学和学习AI的理想平台。许多计算机科学、人工智能和数据科学课程使用Ubuntu作为主要的开发环境。通过使用Ubuntu，学习者能够熟悉Linux操作系统的基本操作，同时掌握AI开发的关键技能。
使用VMware Workstation Pro搭建虚拟机
官方地址：https://ubuntu.com/download/server
我么选择24.04.2的Server版本即可
打开VMware Workstation Pro
点击【创建新的虚拟机】
选择刚刚下载好的镜像文件
根据自己的硬盘情况选择一个合适的安装位置，建议选择磁盘空间较大的盘符，后续下载模型可能会使用到很大的空间（推荐200G以上）
我们需要修改一下配置
内存，可以是你实际内存的一半
完成设置之后，继续下面的操作
语言建议大家选择英文
键盘布局选择默认
设置用户名和密码
按空格选择安装【OpenSSH Server】
这里的软件我们暂时不需要安装，等后面用到时再安装即可
稍等片刻后重启系统
选择设置，将CD的启动时链接去掉，然后回到系统，按回车。
看到如下画面表示安装成功
我们输入用户名和密码进行登录一下
如果想在Windows上或者其他局域网电脑上通过ssh链接，可以先安装net-tools这个工具
代码语言：bash
AI代码解释
sudo apt install net-tools
输入以下命令查看一下虚拟机的IP地址
代码语言：bash
AI代码解释
ifconfig
我们在windows上打开任意命令行工具，我这里以Warp为例进行连接
代码语言：bash
AI代码解释
ssh tango@192.168.1.32
首次链接，需要输入yes
然后输入密码
可以看到正常登录了。
总结
Ubuntu为学习和开发AI提供了一个稳定、开源且高效的环境。它支持广泛的硬件、软件和开发工具，能够大大简化AI开发过程中的许多操作。从数据处理、机器学习到深度学习，Ubuntu都提供了强大的支持。无论你是AI初学者，还是有经验的开发者，Ubuntu都将是你实现AI梦想的理想平台。
如果你还没有尝试使用Ubuntu，现在正是一个很好的时机，开始体验这个强大的操作系统，为你的AI学习之旅奠定坚实的基础。本次的内容就是这些，下篇文章我们将进行在这个Ubuntu环境中安装Python的开发环境，敬请期待。我是Tango，一个热爱分享的技术小白，我们下期内容见。