【亲测免费】 macOS 在 Docker 容器中的使用教程
1. 项目介绍
dockur/macos 是一个开源项目,旨在将 macOS 操作系统运行在 Docker 容器中。该项目利用 KVM 加速技术,提供了一个基于 Web 的 macOS 虚拟机环境。用户可以通过 Docker 快速启动 macOS 虚拟机,并进行各种操作和开发工作。
2. 项目快速启动
2.1 通过 Docker Compose 启动
首先,确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。然后创建一个 docker-compose.yml 文件,内容如下:
version: '3.8'
services:
macos:
image: dockurr/macos
container_name: macos
environment:
VERSION: "ventura"
devices:
- /dev/kvm
cap_add:
- NET_ADMIN
ports:
- 8006:8006
- 5900:5900/tcp
- 5900:5900/udp
stop_grace_period: 2m
保存文件后,运行以下命令启动容器:
docker-compose up -d
2.2 通过 Docker CLI 启动
如果你更喜欢使用 Docker CLI,可以使用以下命令启动容器:
docker run -it --rm -p 8006:8006 --device=/dev/kvm --cap-add NET_ADMIN --stop-timeout 120 dockurr/macos
2.3 通过 Kubernetes 启动
如果你使用 Kubernetes,可以创建一个 kubernetes.yml 文件,内容如下:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: macos
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: macos
template:
metadata:
labels:
app: macos
spec:
containers:
- name: macos
image: dockurr/macos
ports:
- containerPort: 8006
env:
- name: VERSION
value: "ventura"
volumeMounts:
- mountPath: /dev/kvm
name: kvm
volumes:
- name: kvm
hostPath:
path: /dev/kvm
保存文件后,运行以下命令启动容器:
kubectl apply -f kubernetes.yml
3. 应用案例和最佳实践
3.1 开发环境
开发者可以使用 dockur/macos 项目在 Docker 容器中快速启动 macOS 虚拟机,进行 macOS 应用程序的开发和测试。这样可以避免在物理机上安装 macOS,节省硬件资源。
3.2 持续集成/持续部署 (CI/CD)
在 CI/CD 流程中,可以使用 dockur/macos 项目在 Docker 容器中运行 macOS 虚拟机,进行自动化测试和构建。这样可以确保在不同环境中的一致性,提高开发效率。
3.3 教育和培训
教育机构可以使用 dockur/macos 项目在 Docker 容器中运行 macOS 虚拟机,为学生提供 macOS 操作系统的学习和实践环境。这样可以降低硬件成本,提高教学效率。
4. 典型生态项目
4.1 KVM
dockur/macos 项目依赖 KVM 加速技术,KVM 是 Linux 内核的虚拟化模块,提供了高性能的虚拟化支持。
4.2 Docker
Docker 是一个开源的容器化平台,dockur/macos 项目利用 Docker 容器技术,实现了 macOS 操作系统的容器化运行。
4.3 Kubernetes
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台,dockur/macos 项目可以通过 Kubernetes 进行容器管理和调度,实现高可用性和可扩展性。
通过以上模块的介绍和实践,你可以快速上手并深入了解 dockur/macos 项目,并在实际应用中发挥其优势。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00