零基础硬核打造Unix深度学习系统

硬件朋克从不依赖现成的解决方案，我们只相信自己的双手和逻辑。打造一个基于Unix的深度学习系统，不是为了追求炫酷的图形界面，而是为了掌控每一层架构的细节。

选择一款轻量级的Unix发行版，比如FreeBSD或NetBSD，它们以稳定和高效著称。不要被臃肿的桌面环境迷惑，命令行才是真正的战场。

安装必要的编译工具链，从源码构建一切。CMake、GCC、Python3，这些是基础中的基础。没有预编译的二进制包，只有你自己编译的代码。

深度学习框架如PyTorch或TensorFlow，必须从源码安装。确保CUDA和cuDNN的支持，但别指望官方提供一键安装脚本。你需要自己配置nvcc和库路径。

AI绘图结果，仅供参考

配置网络时，不要依赖DHCP。手动设置静态IP，确保模型训练过程中的连接稳定性。防火墙规则要精确，拒绝所有未知流量。

在终端中运行训练任务，用top和htop监控资源占用。日志记录必须详细，每一步都要有迹可循。失败时，不是因为运气不好，而是因为你没准备好。

别忘了备份。用rsync或tar创建系统镜像，保存在外部存储中。硬件朋克不会让数据轻易丢失。

（编辑：站长网）

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