Jev模型在Linux部署需满足硬件（显存≥6GB、内存≥16GB）、系统（Ubuntu 22.04+/CentOS 7.9+）、CUDA 11.8+/ROCm 5.7+、Python 3.10–3.12、PyTorch带GPU后端等要求，并推荐使用虚拟环境及Hugging Face镜像加速权重下载。
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Jev 模型在 Linux 系统部署，核心目标是让判别式决策服务稳定、低延迟运行。它不依赖大模型生成流程，所以环境要求更聚焦于推理兼容性，而非训练能力。
Linux系统管理专家，覆盖12大模块：用户权限、SSH、存储、网络、systemd、防火墙、日志监控、备份恢复、TLS证书、Ansible、容器、IaC。提供配置、验证、加固、监控、备份、自动化、故障排查、回滚闭环。关键词：useradd、sudo、sshd_config、chmod、SEL...
硬件与系统基础
显存 ≥6 GB（如 RTX 3060/4060 或 A10/A100），系统内存 ≥16 GB；支持 x86_64 和 aarch64 架构；操作系统推荐 Ubuntu 22.04+ 或 CentOS 7.9+（需确认 glibc ≥2.17）；必须启用 CUDA 11.8+（NVIDIA）或 ROCm 5.7+（AMD），MPS 不适用于 Linux。
Python 与 PyTorch
Python 版本需为 3.10～3.12（实测最稳是 3.12）；PyTorch 必须带对应 GPU 后端，例如：
– NVIDIA 卡：安装 torch 2.3+ with cu118（非 CPU-only 版）；
– 验证命令：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"，输出 True 才算通过。
运行环境隔离
强烈建议用独立虚拟环境，避免依赖冲突：
– 创建：python -m venv ~/jev-env
– 激活：source ~/jev-env/bin/activate
– 安装后检查版本：pip install jev && pip show jev，确保 ≥0.3.5。
网络与权重获取
国内用户需提前配置 Hugging Face 镜像，否则拉权重易卡住：
– 设置环境变量：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
– 或在 pip install 前加：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
– 权重会自动下载，首次运行可能耗时较长，建议预留 5–10 分钟。
