Tart项目中MacOS虚拟机的串行控制台配置指南
在虚拟化环境中,串行控制台(Serial Console)是一种重要的管理手段,它允许管理员通过简单的终端连接直接访问虚拟机。本文将详细介绍如何在Tart虚拟化项目中为MacOS虚拟机配置串行控制台访问。
技术背景
Tart是一个基于Apple Silicon的轻量级虚拟化工具,它利用macOS内置的虚拟化框架来运行虚拟机。当用户使用--serial参数启动虚拟机时,系统会创建一个虚拟串行端口设备。然而,与Linux系统不同,macOS默认不会在这些虚拟串行设备上自动启动登录会话。
问题现象
用户在使用Tart 2.20.1运行MacOS 14.4.1虚拟机时,虽然成功创建了虚拟串行端口(如/dev/ttys002),但通过minicom等终端工具连接时只能看到空白屏幕,没有预期的登录提示。这是因为macOS的getty服务默认不会在虚拟串行设备上自动启动。
解决方案
要让串行控制台正常工作,需要手动配置macOS的getty服务。以下是具体步骤:
-
识别虚拟串行设备:在虚拟机内,虚拟串行设备通常显示为
/dev/tty.virtio*。 -
创建launchd配置文件:macOS使用launchd管理系统服务。我们需要创建一个plist文件来配置getty服务:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
<key>Label</key>
<string>com.example.tty.virtio</string>
<key>ProgramArguments</key>
<array>
<string>/usr/libexec/getty</string>
<string>std.9600</string>
<string>tty.virtio</string>
</array>
<key>KeepAlive</key>
<true/>
<key>RunAtLoad</key>
<true/>
</dict>
</plist>
- 加载服务配置:将上述配置文件保存到
/Library/LaunchDaemons/目录后,执行以下命令加载服务:
sudo launchctl load /Library/LaunchDaemons/com.example.tty.virtio.plist
- 验证服务状态:检查服务是否正常运行:
sudo launchctl list | grep com.example.tty.virtio
技术细节
macOS的getty服务负责管理终端登录会话。默认情况下,它只配置在物理控制台和部分虚拟终端上运行。通过手动配置,我们可以让它也在虚拟串行设备上启动。
需要注意的是:
- 波特率设置应与终端客户端保持一致(示例中使用9600)
- 设备名称必须与实际创建的虚拟设备完全匹配
- 服务需要以root权限运行
扩展应用
这种配置方法不仅适用于Tart项目,也可以应用于其他虚拟化环境中运行的macOS实例。对于需要自动化管理的场景,还可以考虑:
- 通过系统镜像预配置这些设置
- 使用配置管理工具在虚拟机启动后自动应用
- 结合SSH等远程管理方式实现多路径访问
总结
在Tart虚拟化环境中为MacOS虚拟机启用串行控制台访问需要理解macOS的服务管理机制。通过正确配置launchd和getty,管理员可以建立可靠的带外管理通道,这对于无图形界面环境下的系统管理尤为重要。这种解决方案体现了Unix系统中"一切皆文件"的设计哲学,通过设备文件实现了灵活的终端访问控制。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
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