Eclipse Che在Apple Silicon设备上的部署问题解析
背景介绍
Eclipse Che是一款流行的云原生集成开发环境(IDE)和工作区管理平台,它允许开发者在容器化的环境中进行代码编写、构建和调试。然而,近期有用户反馈在搭载Apple Silicon芯片的MacBook上无法成功部署Eclipse Che。
问题本质
当用户在Apple Silicon设备上使用chectl工具部署Eclipse Che时,系统会报错提示"no matching manifest for linux/arm64/v8 in the manifest list entries"。这个错误表明当前Eclipse Che的operator镜像(quay.io/eclipse/che-operator)没有提供针对ARM64架构的版本。
架构支持现状
目前Eclipse Che官方提供的operator镜像仅支持以下两种架构:
- linux/amd64 - 标准的x86_64架构
- linux/ppc64le - IBM Power架构
技术原因分析
Apple Silicon设备使用的是ARM64架构处理器,而Docker等容器运行时在Apple Silicon上默认会尝试拉取ARM64架构的镜像。当所需的ARM64架构镜像不存在时,就会出现上述错误。
临时解决方案
对于急需在Apple Silicon设备上使用Eclipse Che的用户,可以考虑以下两种临时解决方案:
-
使用Rosetta 2转译
- 安装Rosetta 2:
/usr/sbin/softwareupdate --install-rosetta --agree-to-license - 配置容器引擎(如Docker)以支持x86_64架构的容器运行
- 安装Rosetta 2:
-
等待官方支持
- 目前Eclipse Che团队已经将ARM64架构支持纳入开发计划
- 用户可关注项目进展,等待官方发布支持ARM64架构的版本
未来展望
随着ARM架构在个人电脑和服务器领域的普及,预计Eclipse Che项目将很快增加对ARM64架构的完整支持。这将使Apple Silicon用户能够原生运行Eclipse Che,无需转译,获得更好的性能和体验。
总结
Eclipse Che目前尚未原生支持Apple Silicon设备,但通过Rosetta 2转译可以暂时解决这一问题。开发团队已经意识到这一需求,未来版本很可能会加入对ARM64架构的原生支持。对于开发者而言,了解这些平台兼容性问题有助于更好地规划开发环境和工具链的选择。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00