Multipass在M2 Air ARM设备上启动Ubuntu服务器的故障排查
问题背景
在使用Multipass虚拟化工具在Apple M2 Air ARM架构设备上启动Ubuntu服务器时,用户遇到了虚拟机持续处于"Starting"状态而无法正常启动的问题。该问题主要出现在macOS Sonoma 14.5系统环境下,使用Multipass创建基于QEMU后端的ARM架构Ubuntu 20.04服务器实例时。
故障现象
当用户尝试通过Multipass启动Ubuntu服务器实例时,观察到以下现象:
- 虚拟机状态长时间停留在"Starting"
- 控制台没有进一步的启动输出
- 通过日志查看器可见QEMU进程已启动,但虚拟机未完成初始化
根本原因分析
经过技术排查,发现该问题的主要原因是macOS系统安全防护的拦截。在ARM架构的Mac设备上,Multipass依赖QEMU进行虚拟化,而QEMU的网络通信可能被系统安全防护阻止,导致虚拟机无法完成网络初始化和后续启动流程。
解决方案
针对此问题,推荐采取以下解决步骤:
-
调整系统安全设置
- 进入系统设置 > 网络 > 安全
- 暂时调整安全级别
- 重启Multipass服务或整个系统
-
配置安全例外规则(长期方案)
- 如果必须保持高级安全设置,可以为QEMU进程添加例外规则
- 允许
qemu-system-aarch64进程的所有网络通信
-
验证解决方案
- 再次尝试创建和启动Multipass实例
- 确认虚拟机能够正常启动并获取IP地址
技术细节补充
在ARM架构的Mac设备上,Multipass使用QEMU作为虚拟化后端时,需要注意以下几点:
-
网络配置特殊性:ARM架构的QEMU实现使用特定的网络设备模型(virtio-net-pci),其通信方式可能与x86架构有所不同
-
镜像存储位置:Multipass在macOS上的虚拟机镜像默认存储在系统级目录下:
/var/root/Library/Application Support/multipassd/qemu/vault/instances/ -
日志查看:当遇到启动问题时,可以通过以下命令获取详细日志:
multipass logs <instance-name>
预防措施
为避免类似问题再次发生,建议:
- 在安装Multipass前检查系统安全设置
- 考虑将Multipass相关进程加入安全例外列表
- 定期检查Multipass版本更新,获取最新的兼容性修复
总结
在Apple Silicon设备上使用Multipass时,系统安全配置是需要特别注意的关键因素。通过合理配置网络安全策略,可以确保Multipass虚拟机的正常启动和运行,同时兼顾系统安全性。对于开发者而言,理解底层虚拟化技术的工作原理有助于更快地定位和解决类似问题。
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-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