Entorno de desarrollo
Ubuntu 26.04 LTS es una de las distribuciones de Linux más utilizadas entre los desarrolladores de todo el mundo. Casi todos los lenguajes, marcos y herramientas de programación principales ofrecen soporte de primera clase para Ubuntu, lo que garantiza una experiencia fluida desde la instalación hasta el desarrollo diario.
Ya sea que esté creando interfaces, entrenando modelos o administrando infraestructura, aquí encontrará una ruta de configuración adecuada. Elija el mejor punto de partida según su enfoque de desarrollo.
Soy desarrollador web
Frontend, full-stack o cualquier cosa que involucre JavaScript/TypeScript. Es probable que su día a día involucre React, Vue, Next.js, Express y marcos similares.
Orden de instalación recomendado: Editor -> Git/SSH -> Node.js -> Docker. Esto lo llevará a un estado productivo lo más rápido posible.
- Entorno Node.js — Administre múltiples versiones de Node.js con nvm, configure administradores de paquetes npm/pnpm/yarn
- Docker Contenedorización — Unifique entornos de desarrollo, pruebas e implementación con Docker y Docker Compose
- Git, SSH & Terminal — Configure la identidad Git, genere pares de claves SSH, personalice el mensaje de su terminal
- Editores e IDE: instale los IDE VS Code y JetBrains con las extensiones de interfaz recomendadas (para editores de IA como Cursor, consulte Editores de IA)
Soy Python/Desarrollador de IA
Trabajar en análisis de datos, aprendizaje automático, ajuste de LLM o creación de aplicaciones de inteligencia artificial. Ubuntu es la plataforma preferida para la gran mayoría de marcos de IA (PyTorch, TensorFlow, JAX).
Los usuarios de GPU deben completar primero la instalación del controlador de gráficos y luego configurar Python y la cadena de herramientas de IA para evitar conflictos ambientales. Consulte la sección Hardware y controladores para instalar el controlador.
- Entorno Python — Administre versiones y entornos virtuales de Python con pyenv + venv/conda, aceleración de espejo pip
- Cadena de herramientas de IA local — Implemente entornos locales de inferencia y ciencia de datos: NVIDIA CUDA/cuDNN, Ollama, Jupyter, PyTorch, TensorFlow
- Docker Contenedorización — Utilice NVIDIA Container Toolkit para acceder al cómputo de GPU en contenedores
- Editores e IDE — VS Code Extensión Python y configuración de PyCharm (para Jupyter, consulte Cadena de herramientas de IA local)
Soy desarrollador de backend/sistemas
Escribir servicios Go, Rust o Java, o mantener infraestructura y proyectos DevOps. Su trabajo puede implicar compilación, implementación, orquestación de contenedores, ajuste del rendimiento y virtualización.
Si su proyecto depende de múltiples servicios (bases de datos, colas de mensajes, etc.), considere usar Docker Compose para organizar su entorno de desarrollo local para evitar la instalación manual y conflictos de puertos.
- Go / Rust / Java — Instalación, administración de versiones y configuración de la cadena de herramientas de compilación para cada idioma
- Docker Contenedorización — Orquestación de múltiples contenedores, mejores prácticas de creación de imágenes, estandarización del entorno de desarrollo
- Máquinas virtuales y contenedores — Virtualización local con LXD, Multipass, QEMU/KVM
- Git, SSH y Terminal — Confirmaciones firmadas GPG, administración de SSH de múltiples claves, persistencia de sesión tmux
Referencia rápida
| Artículo | Resumen |
|---|---|
| Node.js Entorno | Gestión de versiones múltiples de nvm, configuración del administrador de paquetes npm/pnpm/yarn |
| Python Entorno | pyenv + venv/conda, fuentes espejo pip y gestión de entorno virtual |
| Ir / Rust / Java | Instalación para tres lenguajes compilados principales, SDKMAN, Rustup y otros administradores de versiones. |
| Docker Contenedorización | Docker Instalación del motor, orquestación de composición, compatibilidad con contenedores de GPU |
| Máquinas virtuales y contenedores | Virtualización local con LXD, Multipass, KVM/QEMU |
| Git, SSH y terminal | Configuración de Git, gestión de claves SSH, personalización del terminal Zsh/Fish/Starship |
| Editores e IDE | Instalación y configuración de IDE VS Code y JetBrains (con notas sobre Neovim/Sublime/Zed) |
| Cadena de herramientas de IA local | Entornos locales de ciencia de datos e inteligencia artificial: CUDA/cuDNN, Ollama, Jupyter, PyTorch, TensorFlow |
Consejos generales de desarrollo
Independientemente de su idioma o marco, los siguientes consejos se aplican a todos los desarrolladores de Ubuntu:
- Mantenga su sistema actualizado: ejecute
sudo apt update && sudo apt upgradeperiódicamente para garantizar que se apliquen parches de seguridad y actualizaciones de la cadena de herramientas. - Utilice aislamiento de contenedores: aísle las dependencias de diferentes proyectos con Docker o entornos virtuales para evitar la contaminación global.
- Configure su identidad Git - Configure
user.nameyuser.emailantes de enviar código - esencial para la colaboración en equipo - Utilice claves SSH: diga adiós al inicio de sesión basado en contraseña GitHub/GitLab: más seguro y más conveniente
Esta guía está escrita para el entorno predeterminado Ubuntu 26.04 LTS. Si actualizó desde una versión anterior, es posible que sea necesario actualizar algunas dependencias o URL del repositorio de herramientas. Preste atención a las notas de versión en cada artículo.