从零搭建Linux双系统AI开发环境:完整实践指南

电脑配置：i5 13600KF + 16G DDR5 + RTX 3050 8G，1T 硬盘，想法很简单：把AI 开发环境从 Windows 日常使用中彻底剥离，安装一个简单好用的Linux系统，最好能继续使用当前主流软件。在与AI一番讨论过后，双系统方案如下：

1. 从C盘释放320G空间，用于存放完整的Linux系统环境；
2. 系统选择Ubuntu 22.04.5LTS，跑AI环境更加稳定，软件生态丰富；
3. 使用Grub作开机引导，给5s秒钟用于选择系统，不选则默认进入Win11；
4. 建议让AI将全部操作流程整理成html文档，方便在手机上查阅，毕竟开始装系统后电脑是没法用的。

第一步：压缩 C 盘

1. 右键“此电脑” → 管理
2. 进入“磁盘管理”
3. 右键 C 盘 → 压缩卷
4. 输入：320GB（根据你的需求）

⚠️ 注意：不要格式化，保持“未分配”状态

第二步：制作启动U盘

去Ubuntu官网下载一个 Ubuntu 22.04.5 镜像文件。如果下载速度慢也可以用国内镜像：

// 这个是我用的下载链接http://iso-osm.mirrors.aliyuncs.com/ubuntu-releases/22.04.5/ubuntu-22.04.5-desktop-amd64.iso

下载Rufus工具（https://rufus.ie/zh/）制作镜像：

1. 插入 U 盘（8GB+）
2. 打开 Rufus
3. 选择 Ubuntu ISO
4. 分区类型选：GPT + UEFI

1. 点击开始：1-2分钟左右完成

第三步：BIOS 设置（关键）

我的主板是微星的，开机时连续按Del键进入 BIOS，做这几项修改：

• Boot Mode → UEFI
• Secure Boot → Disabled（必须关）
• 启动顺序 → U盘放第一

👉 保存退出（F10）

第四步：进入安装界面

退出BIOS后会自动进入U盘启动界面。如果还是没有自动进入，可以开机后连续按 (F11)，手动选择U盘启动。

以下是具体安装流程：

从 U 盘启动。
进入 Ubuntu 菜单后，选择 Try or Install Ubuntu。
进入桌面后，点击 Install Ubuntu。
语言建议选择中文或英文。企业开发环境我更建议英文，后续报错信息更容易检索。
键盘布局选择 English (US) 或 Chinese，按你的习惯。
网络可以先连接，也可以跳过。
安装类型选择：Something else / 其他选项 / 手动分区。
在安装器的分区列表中，找到刚才从 C 盘压缩出来的 free space / 空闲空间，只在这块空间里创建 Linux 分区：
分区
大小
文件系统
挂载点
用途
根分区
100GB
ext4
/
系统、软件、开发工具
home 分区
约 204GB
ext4
/home
用户文件、项目、配置
swap 分区
16GB
swap
无
交换空间
创建根分区 /
选中 free space。
点击“+”。
大小输入：102400 MB。
类型选择：Primary 或 Logical 都可以，UEFI/GPT 下通常影响不大。
位置选择：Beginning of this space。
Use as：Ext4 journaling file system。
Mount point：/。
创建 swap
继续选中剩余 free space。
点击“+”。
大小输入：16384 MB。
Use as：swap area。
创建 /home
选中剩余 free space。
点击“+”。
大小使用剩余全部。
Use as：Ext4 journaling file system。
Mount point：/home。
EFI 分区处理
找到 Windows 已有的 EFI 分区，通常特征如下：
大小约 100MB、260MB、300MB 或 512MB。
文件系统 FAT32。
标记可能是 EFI System Partition。
选择这个EFI分区，挂载点设为 /boot/efi。如果不进行这一步，后续可能开机就直接进入Windows，需要再次用U盘启动，重建启动Grub。
Boot loader 安装位置
底部 Device for boot loader installation 选择整个系统盘，而不是某个分区。示例：
/dev/nvme0n1
不要选成 /dev/nvme0n1p1 这类具体分区
最后确认
点击 Install Now 后，安装器会列出即将格式化的分区。你只应该看到新建的 ext4 和 swap 被格式化，不应该看到 Windows 的 NTFS 分区被格式化。
等待安装完成，首次启动与 GRUB 菜单设置
安装完成后点击重启。
看到提示时拔掉 U 盘并按 Enter。
电脑重启后通常会进入 GRUB 菜单。
菜单中应看到 Ubuntu 和 Windows Boot Manager。
如果直接进了 Windows 或直接进了 Ubuntu，通常是 BIOS 启动顺序问题。进入 BIOS，把 ubuntu 或 GRUB 对应启动项放到 Windows Boot Manager 前面。
设置默认启动 Windows 11（可选）
进入 Ubuntu，打开终端，执行：
grep -E "menuentry '" /boot/grub/grub.cfg
你会看到类似：
menuentry 'Ubuntu' ...menuentry 'Windows Boot Manager (on /dev/nvme0n1p1)' ...
修改 GRUB 配置：
sudo nano /etc/default/grub
找到以下配置并修改：
GRUB_DEFAULT=savedGRUB_SAVEDEFAULT=falseGRUB_TIMEOUT_STYLE=menuGRUB_TIMEOUT=5
保存：Ctrl + O，回车；退出：Ctrl + X。
执行命令设置默认启动项：把菜单名替换成一步看到的 Windows 菜单名称
sudo grub-set-default "Windows Boot Manager (on /dev/nvme0n1p1)"sudo update-grub
重启验证：
sudo reboot
最终效果：开机显示 GRUB 菜单，等待 5 秒，默认进入 Windows 11。你也可以手动选择 Ubuntu。
三、Ubuntu系统优化和环境搭建
1. 系统基础更新
sudo apt updatesudo apt upgrade -y
不做这个，后面很多包会冲突
2. 中文输入法
这里我直接用的Ubuntu自带的中文输入法，也挺好用的，安装第三方输入法反而设置起来比较麻烦。
3. 浏览器
我装的是 Edge（兼容性最好）
sudo apt install microsoft-edge-stable
4. 更新 显卡驱动（最关键）
直接通过界面操作，软件与更新 → 附加驱动 → 选择 535
这里需要和你的AI讨论一下，看你的显卡适合使用哪一版驱动
安装完成后先别急着重启，执行以下指令：
sudo update-initramfs -u
👉 这一句很关键，避免系统内核出现异常
5. 锁定内核（非常重要）
因为Linux下驱动比较容易出现差错，一旦升级内核，很容易再次出现驱动/模块问题，建议锁定当前内核：
sudo apt-mark hold linux-image-$(uname -r)sudo apt-mark hold linux-headers-$(uname -r)
👉 这样系统不会自动升级内核
6. 网络 + 代理 + Docker（现实问题）
你可以安装Clash让电脑用上代理，下载地址：
https://github.com/clash-verge-rev/clash-verge-rev/releases
接下来先安装Docker，因为Docker可能不会走全局代理，需要单独给Docker配置Clash。
安装Docker：
sudo apt-get updatesudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
配置代理：
sudo mkdir-p /etc/systemd/system/docker.service.dsudonano /etc/systemd/system/docker.service.d/proxy.conf
写入：
Environment="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7897"Environment="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7897"Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1"
保存退出：
Ctrl + O → 回车 → Ctrl + X
重启 Docker：
sudo systemctl daemon-reloadsudosystemctl restart docker
7. GPU + Docker 验证（里程碑）
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
👉 成功标志：
显示 RTX 3050
CUDA 正常
8. 优化Docker运行时目录，创建AI容器：
1. 平时在/home目录下建一个工作目录，将所有代码放到工作目录下面。
2. 新建一个docker容器作为AI运行环境，将容器的虚拟目录映射到工作目录，所有的python库都在容器内安装和执行
3. 此时docker本身的运行时文件仍然在/挂载点下面，而/目录主要存放系统文件、全局软件等，空间比较吃紧，并且未来docker内自动下载的Hugging Face大模型也会放到/下面，因此建议将docker运行时和Hugging Face路径目录映射到/home下面，具体路径可以自行指定。
以下为完整命令，建议分步执行，每一步执行成功后再执行下一条：
# 1. 停止 Dockersudo systemctl stop docker# 2. 在 home 下创建新的 Docker 数据目录sudo mkdir -p /home/{你的用户名}/docker-data# 3. 迁移现有数据sudo rsync -avxP /var/lib/docker/ /home/{你的用户名}/docker-data/# 4. 重命名原目录备份sudo mv /var/lib/docker /var/lib/docker.backup# 5. 创建软链接sudo ln -s /home/{你的用户名}/docker-data /var/lib/docker# 6. 重启 Dockersudo systemctl start docker# 7. 验证没问题后删除备份sudo rm -rf /var/lib/docker.backup// 这样以后所有 Docker 镜像和 Python 库都存储在 /home 分区// 创建工作目录：mkdir -p /home/{你的用户名}/development/gitspace/{你的AI项目名}mkdir -p /home/{你的用户名}/development/models/huggingfacemkdir -p /home/{你的用户名}/development/models/datasets// 创建docker容器作为AI运行环境，通过HF_HOME让hugging face大模型下载到指定目录sudo docker run -it -d \ --name ai_env \ --gpus all \ -v /home/{你的用户名}/development/gitspace/{你的AI项目名}:/workspace \ -v /home/{你的用户名}/development/gitspace:/gitspace \ -v /home/{你的用户名}/development/models:/models \ -e HF_HOME=/models/huggingface \ -e TRANSFORMERS_CACHE=/models/huggingface \ -e HF_DATASETS_CACHE=/models/datasets \ -e HUGGINGFACE_HUB_CACHE=/models/huggingface \ -w /workspace \pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime \bash
8. 启动容器并安装AI工具包：
完成上述容器搭建后，就可以在容器内安装各种AI所需的Python代码库了：
// 启动容器sudo docker start ai_env// 进入容器内部sudo docker exec -it ai_env bash
pip install -U pippip install numpy pandas matplotlib jupyterpip install transformers datasets acceleratepip install langchain openai// 各个库的用途应用层（AI产品）    ├── LangChain    └── OpenAI模型层（AI能力）    ├── Transformers    ├── Datasets    └── Accelerate基础层（数据能力）    ├── NumPy    ├── Pandas    ├── Matplotlib    └── Jupyter
总结
到这里，整个双系统和 Linux AI开发环境就搭建好了，不过为了让Ubuntu使用更顺手，还可以做许多工作，比如优化密码设置，调整桌面、菜单、分辨率、优化命令行插件等设置，如果优化得当，可以带来接近于Mac OS的使用体验。
个人认为双系统比较适合于想将工作与生活彻底分开，同时想体验Linux纯粹用于AI研发的人。实际体验下来也确实能带来一台变两台电脑的使用感受，而且Linux系统本身运行功耗也会低一点，更适合长时间运行AI推理或模型微调。