ml-workbench

1. 简介

本篇笔记旨在记录和整理机器学习开发工作站（Workbench）的环境搭建与维护过程。

2. 物理机配置

• 品牌/型号：DELL 物理机
• 其他硬件参数：待补充（如 CPU、GPU、内存及硬盘配置）

3. 待办事项与拓展规划

• 详细记录操作系统（如 Ubuntu Server LTS）的安装过程。
• 记录 NVIDIA 显卡驱动、CUDA Toolkit 及 cuDNN 的安装与版本匹配。
• 配置 Docker 容器环境以及 NVIDIA Container Toolkit。
• 整理 Conda/Miniconda 虚拟环境管理及常用 ML 框架（PyTorch/TensorFlow）的快速验证方法。