日前，Alibaba Cloud Linux 3 为使 AI 开发体验更高效，提供了一些优化升级，本文为“Alibaba Cloud Linux 3 AI 能力介绍”系列文章预告篇，以 GPU 实例为例，为大家演示 Alibaba Cloud Linux 3 对 AI 生态的支持。接下来还将陆续发布 2 篇系列文章，主要介绍基于 Alinux 的云市场镜像为用户提供开箱即用的 AI 基础软件环境，以及基于 AMD 介绍 AI 能力差异化。敬请期待。更多 Alibaba Cloud Linux 3 信息可前往官网查看：

　　当在 Linux 操作系统上开发人工智能（AI）应用程序时，研发人员可能会遇到一些挑战，这些挑战包括但不限于：

　　1. GPU 驱动程序：为了在 Linux 系统上使用 NVIDIA GPU 进行训练或推理，需要安装和配置正确的 NVIDIA GPU 驱动程序。由于不同的操作系统和 GPU 型号可能需要不同的驱动程序，因此可能需要一些额外的工作。

　　2. AI 框架编译：在 Linux 系统上使用 AI 框架进行编程时，需要安装和配置适当的编译器和其他依赖项。这些框架通常需要进行编译，因此需要确保正确安装了编译器和其他依赖项，并正确配置编译器。

　　3. 软件兼容性：Linux 操作系统支持许多不同的软件和工具，但不同版本和发行版之间可能存在兼容性问题。这可能会导致某些程序无法正常运行或者在某些操作系统上不可用。因此，研发人员需要了解其工作环境的软件兼容性，并进行必要的配置和修改。

　　4. 性能问题：AI 软件栈是一个异常复杂的系统，通常需要对不同型号的 CPU 和 GPU 进行专业的优化，才能发挥其最佳性能。软硬件协同的性能优化对于 AI 软件栈来说是一个具有挑战性的任务，需要拥有高超的技术水平和专业知识。

　　阿里云第三代云服务器操作系统 Alibaba Cloud Linux 3（以下简称“Alinux 3”）是基于龙蜥操作系统 Anolis OS 研发的商业版操作系统，为开发人员提供了强大的 AI 开发平台，通过支持龙蜥生态 repo（epao），Alinux 3 实现了对主流的 nvidia GPU 和 CUDA 生态的全面支持，使得 AI 开发更加便捷高效。此外，Alinux 3 还支持主流的 AI 框架 TensorFlow/PyTorch，intel/amd 等不同 CPU 平台对 AI 的优化，还将引入了 modelscope、huggingface 等大模型 SDK 的原生支持，为开发人员提供了丰富的资源和工具。这些支持，使得 Alinux 3 成为了一个完善的 AI 开发平台，解决 AI 开发人员的痛点问题，不用一直折腾环境，让 AI 开发体验更容易更高效。

　　Alinux 3 为开发人员提供了强大的 AI 开发平台。为了解决以上研发人员可能遇到的挑战，Alinux 3 提供了以下几点优化升级：

　　1.Alinux 3 通过引入龙蜥生态软件仓库（epao），支持开发者一键安装主流 NVIDIA GPU 驱动以及 CUDA 加速库，节省了开发者需要匹配驱动版本以及手动安装的时间。

　　2. epao 仓库中还提供了对主流 AI 框架 Tensorflow/PyTorch 的版本支持，同时安装过程中会自动解决 AI 框架的依赖问题，开发者无需进行额外编译，即可搭配系统 Python 环境进行快速开发。

　　3. Alinux 3 的 AI 能力在提供给开发者之前，所有组件均经过兼容性测试，开发者可以一键安装对应的 AI 能力，免去了环境配置中可能出现的对系统依赖项的修改，提高了使用过程中的稳定性。

　　5. 为了更快的适应AIGC 产业的快速迭代，Alinux 3 还将引入对 ModelScope、HuggingFace 等大模型 SDK 的原生支持，为开发人员提供了丰富的资源和工具。

　　在多维度的优化加持下，使得 Alinux 3 成为一个完善的 AI 开发平台，解决了 AI 开发人员的痛点问题，让 AI 开发体验更容易更高效。

　　环境部署完毕后，就可以运行网页版 APP，来体验 GPT-2 帮助完成写作的乐趣。目前 GPT-2 只支持使用英文进行文本生成。

　　以上便是DNF工具相关内容，如果对你有所帮助，记得收藏本页方便下次阅读。

　　

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