GAM项目在MacOS 13.7上的安装问题解析
2025-06-19 04:23:49作者:沈韬淼Beryl
问题背景
GAM(Google Apps Manager)是一款用于管理Google Workspace的强大命令行工具。近期有用户反馈在MacOS 13.7(Ventura)系统上无法正常安装或升级GAM工具,系统提示需要MacOS 14或更高版本。
问题根源分析
经过技术团队调查,发现这一问题主要源于两个技术限制:
-
GitHub Actions构建环境限制:GAM的构建过程依赖于GitHub Actions提供的构建环境。目前GitHub Actions仅提供运行MacOS 14的arm64/M1构建器,而不再支持MacOS 13环境。
-
Python环境兼容性问题:MacOS 13.6.9系统自带的Python 3环境存在兼容性问题,导致安装过程中出现"ERROR: No version of python installed"错误提示。
解决方案
针对这一问题,技术团队提供了多种解决方案:
方案一:强制指定系统版本(实验性)
bash <(curl -s -S -L https://gam-shortn.appspot.com/gam-install) -l -b 14.0
此方法通过强制指定系统版本为14.0尝试绕过版本检查,但可能在实际运行时出现兼容性问题。
方案二:使用x86_64架构版本
bash <(curl -s -S -L https://gam-shortn.appspot.com/gam-install) -a x86_64
这种方法会安装x86_64架构的GAM版本,虽然性能可能略低于原生arm64版本,但兼容性更好。需要注意的是:
- 需要确保系统已安装Python 3.12或更高版本
- 安装完成后可能需要手动配置Python环境路径
方案三:升级操作系统
最彻底的解决方案是将MacOS升级至14.x(Sonoma)或15.x(Sequoia)版本,这样可以获得最佳的兼容性和性能表现。
技术建议
对于需要在MacOS 13.x环境下使用GAM的用户,建议:
- 优先考虑升级操作系统
- 如果无法升级,选择x86_64架构版本并确保Python环境配置正确
- 定期检查GAM项目更新,关注未来可能提供的arm64/M1版本对MacOS 13的支持
总结
GAM项目在MacOS 13.7上的安装问题主要源于构建环境的限制,通过使用x86_64架构版本或升级操作系统可以有效解决。技术团队将持续关注这一问题,并在未来版本中寻求更好的兼容性解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
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
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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