【亲测免费】 VMware Host Modules 开源项目教程
项目介绍
vmware-host-modules 是一个开源项目,由 mkubecek 维护,旨在为最新的内核构建 VMware(Player 和 Workstation)主机模块所需的补丁。该项目主要关注最新的内核版本,因为较旧的内核版本不需要打补丁。目前,该项目主要处理 vmmon 和 vmnet 模块,因为其他模块已经有一段时间被上游化了。主分支仅处理不属于 VMware 模块源代码的“基础设施”文件。
项目快速启动
克隆项目
首先,克隆 vmware-host-modules 项目到本地:
git clone https://github.com/mkubecek/vmware-host-modules.git
cd vmware-host-modules
安装依赖
确保系统上安装了必要的构建工具和依赖项。例如,在基于 Debian 的系统上,可以使用以下命令安装:
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential linux-headers-$(uname -r)
构建和安装模块
进入项目目录并构建模块:
make
sudo make install
加载模块
加载 vmmon 和 vmnet 模块:
sudo modprobe vmmon
sudo modprobe vmnet
应用案例和最佳实践
应用案例
一个常见的应用案例是在 Rocky Linux 上安装 VMware Workstation 17。用户可能会遇到由于内核版本不兼容而导致模块加载失败的问题。通过使用 vmware-host-modules 项目,用户可以构建并安装适用于最新内核的模块,从而解决兼容性问题。
最佳实践
- 定期更新项目:由于内核不断更新,建议定期从 GitHub 上拉取最新版本的
vmware-host-modules项目,以确保模块与最新内核兼容。 - 备份现有模块:在进行任何更改之前,建议备份现有的 VMware 主机模块,以防出现问题时可以恢复。
- 查看文档和社区支持:在遇到问题时,查看项目的 README 文件和社区支持论坛,以获取帮助和解决方案。
典型生态项目
VMware Tools
vmware-tools 是一个与 vmware-host-modules 紧密相关的项目,它提供了在虚拟机中运行 VMware 软件所需的工具和驱动程序。通过安装 vmware-tools,可以提高虚拟机的性能和功能。
Linux 内核
vmware-host-modules 项目依赖于 Linux 内核的最新版本。因此,保持内核更新是确保 vmware-host-modules 正常工作的关键。
GitHub Actions
GitHub Actions 可以用于自动化 vmware-host-modules 的构建和测试过程。通过设置 CI/CD 管道,可以确保每次提交都能自动构建和测试模块,从而提高项目的稳定性和可靠性。
通过以上内容,您可以快速了解并开始使用 vmware-host-modules 项目,同时了解其在实际应用中的最佳实践和相关生态项目。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0111
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00