Laravel Sail在Apple M3芯片上构建x86_64镜像的解决方案
2025-07-08 17:03:27作者:凌朦慧Richard
问题背景
在使用Laravel Sail开发环境时,部分开发者反馈在Apple M3芯片的Mac电脑上构建x86_64平台镜像时遇到了安装错误。具体表现为在安装fontconfig-config和ca-certificates等基础包时出现"Illegal instruction"非法指令错误,导致构建过程失败。
技术分析
这个问题主要源于Apple M系列芯片的架构特性与x86_64平台的兼容性问题。M3芯片作为ARM架构处理器,在模拟x86_64指令集时可能会遇到某些特定指令的执行异常。特别是在Docker容器中构建x86_64平台镜像时,某些系统包的安装脚本可能会触发这些不兼容的指令。
解决方案
经过技术社区的研究,发现可以通过以下两种方式解决这个问题:
-
使用Rosetta 2的完整系统仿真模式: 在终端中执行以下命令启用完整仿真:
docker run --privileged --rm tonistiigi/binfmt --install all这会配置系统使用更完整的x86_64仿真环境。
-
调整Docker的构建参数: 在构建命令中添加平台参数:
docker buildx build --platform linux/amd64 ...
最佳实践建议
对于使用Apple M系列芯片的开发人员,建议:
- 优先考虑使用ARM64架构的镜像,以获得最佳性能
- 如果必须使用x86_64架构,建议采用上述解决方案
- 定期检查Docker和Rosetta 2的更新,确保获得最新的兼容性改进
总结
这个问题展示了跨平台开发环境配置中的常见挑战。随着ARM架构在个人电脑领域的普及,开发者需要更加注意不同架构间的兼容性问题。Laravel Sail作为开发环境工具,虽然提供了便利的Docker配置,但在特殊硬件环境下仍可能需要额外的配置调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
9
1
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217