在机器学习工作流中，高性能Linux系统的搭建是提升计算效率和数据处理能力的关键。选择合适的Linux发行版，如Ubuntu或CentOS，能够提供稳定的环境和丰富的软件支持。

硬件配置方面，应优先考虑多核CPU、大容量内存以及高速SSD存储。对于深度学习任务，配备高性能GPU能显著加速模型训练过程。

系统优化包括调整内核参数、启用Swap分区以及配置网络带宽。合理设置文件系统挂载选项，如使用ext4或XFS，有助于提高I/O性能。

安装必要的工具链，如Python、CUDA、cuDNN和Docker，可以简化开发与部署流程。同时，定期更新系统补丁以确保安全性和稳定性。

使用监控工具如Prometheus和Grafana，能够实时跟踪系统资源使用情况，及时发现并解决性能瓶颈。

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•建立良好的文档记录习惯，便于后续维护和团队协作。通过持续优化，构建一个高效且可扩展的机器学习平台。