如何免费安装macOS虚拟机?解锁VMware限制的终极工具unlocker教程 🚀
2026-02-05 05:10:09作者:薛曦旖Francesca
如果你是开发者或macOS爱好者,想在VMware Workstation中体验macOS系统却受限于软件限制?unlocker(GitHub加速计划)就是你的救星!这款开源工具能一键解除VMware对macOS虚拟机的锁定,让你在Windows或Linux系统上轻松搭建苹果操作系统环境,完全免费且操作简单。
📋 什么是unlocker?为什么选择它?
unlocker是一款专为VMware Workstation设计的macOS虚拟机解锁工具,通过修改VMware配置文件,添加对苹果操作系统的支持。它解决了两大核心痛点:
- ✅ 绕过VMware官方对macOS的限制,无需购买专业版
- ✅ 自动适配最新VMware版本,兼容Windows/Linux双平台
- ✅ 开源免费,代码透明可审计,安全性有保障
🚀 快速上手:3步完成unlocker安装
1️⃣ 准备工作(5分钟搞定)
- 确保已安装VMware Workstation(推荐15.x以上版本)
- 下载项目源码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unlocker - 根据你的系统选择对应脚本:
- Windows用户:
win-install.cmd - Linux用户:
lnx-install.sh
- Windows用户:
2️⃣ 执行安装脚本(全程自动)
- Windows系统:右键点击
win-install.cmd,选择「以管理员身份运行」 - Linux系统:打开终端,执行以下命令:
cd unlocker && chmod +x lnx-install.sh && ./lnx-install.sh - 等待脚本运行完成(通常1-2分钟),出现「安装成功」提示即可关闭窗口。
3️⃣ 验证解锁效果
重启VMware后,新建虚拟机时若能看到「Apple macOS」选项(如下方示例),说明解锁成功!
VMware macOS选项截图
图1:解锁后VMware支持macOS系统选择
💡 进阶技巧:保持工具最新
为确保兼容性,建议定期更新unlocker:
- Windows用户:运行
win-update-tools.cmd - Linux用户:执行
lnx-update-tools.sh
⚠️ 注意事项(避坑指南)
- 关闭VMware再安装:安装前必须完全退出VMware所有进程,否则可能导致配置文件损坏
- 系统权限:Windows需管理员权限,Linux需sudo权限
- 版本匹配:若使用VMware Player免费版,需确认工具支持对应版本
- 卸载方法:如需恢复原始配置,可运行
win-uninstall.cmd(Windows)或lnx-uninstall.sh(Linux)
🛠️ 常见问题Q&A
Q:安装后仍看不到macOS选项怎么办?
A:检查是否关闭VMware后台进程,或尝试重新运行安装脚本。若问题持续,可执行test-unlocker.py进行自检。
Q:支持macOS Monterey/Sonoma吗?
A:是的!unlocker会自动适配最新苹果系统版本,建议搭配VMware 16+使用以获得最佳体验。
Q:Linux系统提示「权限不足」?
A:确保使用sudo ./lnx-install.sh命令运行脚本,或检查文件权限设置。
🎯 总结:解锁你的虚拟机潜力
unlocker凭借简单操作、跨平台支持、持续更新三大优势,成为虚拟机爱好者的必备工具。无论是开发测试、系统学习还是尝鲜体验,它都能帮你零成本突破VMware限制。现在就动手试试,5分钟开启你的macOS虚拟机之旅吧!
提示:安装完成后,可通过
dumpsmc.py工具导出SMC配置,进一步优化虚拟机性能哦~
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
557
3.79 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
371
431
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
636
昇腾LLM分布式训练框架
Python
114
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.11 K
264
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1