结语：现在你有一台真正能用的服务器了#
这篇附录的目标很简单：让你拿到一台GPU服务器后，能在一小时内让它开始跑深度学习代码，而不是花一整天纠结驱动版本、SSH配置和Jupyter连不上。
如果你是按顺序读下来的，你已经走过了这样一条路：
这条路径上每一步都可能卡住新手：
Linux基础卡在"不知道sudo是什么意思"、“rm -rf /删了系统”
NVIDIA驱动卡在"Secure Boot阻止驱动加载"、“nvidia-smi报driver mismatch”
远程访问卡在"服务器没公网IP"、“Jupyter不让我连”
服务管理卡在"训练跑一半终端关了"、“服务器重启了怎么自动启动”
每篇内容都在解决这些具体的痛点，而不是抽象地介绍工具。
但这不是终点#
这篇附录和主课程的关系很特别。主课程的知识是线性的——你从数学基础读到模型部署，一章接一章。但环境配置的知识是放射状的——你遇到什么问题，回来翻对应的那篇就行。
你不会"读完"这篇附录就一劳永逸。真正的使用方式是：
第一次配服务器时顺序读Linux基础：为什么炼丹用Linux和NVIDIA驱动与CUDA：让GPU真正工作
遇到远程连接问题时翻远程访问：从任何地方连上你的GPU服务器，找到tailscale或frp的配置抄过去
部署服务时再读服务管理：让训练一直跑，服务一直开，用systemd把服务固定下来
记住一件事
环境配置的终极目标不是让你成为运维专家——而是让运维知识不成为你做深度学习的障碍。如果有一节内容你读完了觉得"暂时用不上"，那就对了，等你需要的时候它会在那里。
Deep Learning Club 学习教程 才是你的主战场。如果你是从这里开始的，现在可以回到模型部署与服务：从训练到生产 或者PyTorch 实践：把理论变成代码选择你感兴趣的进阶方向了。训练脚本在等你，GPU在转，loss曲线在下降——这才是真正重要的事。
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c71cb872026-04-29 - Heyan Zhu: docs(appendix): add environment setup guide for GPU servers