VirtualDSM 升级后陷入安装循环的解决方案
2025-06-26 13:41:10作者:范垣楠Rhoda
问题现象
在使用VirtualDSM项目时,用户从DSM 7.2.1升级到7.2.2版本后,系统陷入了安装循环。具体表现为:每次完成安装流程后,系统会重新回到"欢迎回来"的初始安装界面,无法正常进入DSM系统。
问题分析
经过技术分析,这个问题主要与VirtualDSM的系统分区大小有关。在早期版本的VirtualDSM中,系统分区默认设置为2GB,而新版本则使用8GB。当进行系统升级时,2GB的分区空间可能不足以容纳新版本的系统文件,导致升级失败并陷入循环。
解决方案
方法一:删除系统镜像文件(推荐)
- 首先停止VirtualDSM容器
- 进入宿主机的存储目录(默认为/storage)
- 备份并删除
DSM_VirtualDSM_*.system.img文件 - 重新启动容器
此方法会保留用户数据文件(data.img),但会丢失系统配置。容器启动时会自动创建一个新的8GB系统分区。
方法二:手动调整系统分区大小
对于希望保留系统配置的高级用户,可以尝试以下步骤:
- 使用qemu-img工具扩展系统镜像文件:
qemu-img resize DSM_VirtualDSM_*.system.img +6G - 使用分区工具调整分区大小
- 使用resize2fs扩展文件系统
注意事项
- 在进行任何操作前,建议备份重要数据
- 如果系统已经陷入安装循环,可能无法导出原有配置
- 新版本VirtualDSM默认使用更大的系统分区,可以避免此问题
技术原理
VirtualDSM使用虚拟磁盘镜像来模拟Synology DSM系统。系统分区(.system.img)包含操作系统核心文件,而数据分区(data.img)存储用户数据。当系统分区空间不足时,会导致系统升级失败。删除系统镜像文件后,VirtualDSM会在启动时自动创建符合新版本要求的分区。
预防措施
- 定期检查系统分区使用情况
- 在升级前确保有足够的磁盘空间
- 考虑使用最新版本的VirtualDSM,它已经优化了分区大小设置
通过以上方法,用户可以成功解决VirtualDSM升级后陷入安装循环的问题,并恢复正常使用。
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137