在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升模型训练和推理效率的关键。选择合适的操作系统版本，如Ubuntu 20.04或CentOS Stream，能够提供更好的兼容性和长期支持。

硬件配置方面，应优先考虑高速SSD、大容量内存以及多核CPU或GPU加速设备。使用NVMe SSD可以显著减少数据加载时间，而GPU则能大幅提升深度学习任务的计算速度。

内核优化也是提升性能的重要环节。通过调整内核参数，例如增加文件描述符限制、优化网络栈设置，可以更好地适应高并发和大数据量的处理需求。

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软件环境的配置同样不可忽视。安装必要的开发工具链、编译器和库文件，确保所有依赖项都已正确安装并更新到最新版本。同时，合理管理Python虚拟环境，避免版本冲突。

系统监控和日志管理有助于及时发现和解决问题。使用工具如Prometheus和Grafana进行资源监控，结合rsyslog或journald进行日志收集，可以有效提升系统稳定性与可维护性。

•定期进行系统维护和性能调优，确保硬件与软件始终处于最佳状态。这包括清理无用文件、更新安全补丁以及根据实际负载调整资源配置。