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在机器学习项目中，Linux环境的优化能够显著提升模型训练和推理的效率。合理的系统配置可以减少资源浪费，提高计算性能。
调整内核参数是优化的重要一步。例如，修改sysctl.conf文件中的net.ipv4.tcp_tw_reuse和net.core.somaxconn等参数，有助于提升网络通信的稳定性与速度。
内存管理同样不可忽视。通过调整swap空间大小和使用内存分配策略，可以避免因内存不足导致的性能瓶颈。同时，启用透明大页（THP）可减少页面错误，提高数据访问效率。
文件系统的优化也能带来明显收益。选择适合工作负载的文件系统，如XFS或ext4，并合理设置挂载选项，有助于提升I/O性能。
•监控工具的使用能帮助识别性能瓶颈。利用top、htop、iostat等工具实时观察CPU、内存和磁盘使用情况，为调优提供依据。
AI绘图结果，仅供参考
•保持系统更新和驱动程序的最新版本，确保硬件与软件之间的兼容性和稳定性，也是持续优化的一部分。
