VMware Fusion 13+Ubuntu ARM Server 22.04.3在M2芯片的Mac上共享文件夹

因为Server版没有桌面,VMware Tools不能直接装,导致没办法共享文件。

Ubuntu中的包如果需要更新,先执行下面的步骤

sudo apt update

再执行

sudo apt upgrade

不需要更新的话,直接执行下面的步骤

先把open-vm-tools卸载了

sudo apt-get --purge remove open-vm-tools

再安装open-vm-tools

sudo apt-get install open-vm-tools

开启相关服务

systemctl start open-vm-tools.service
systemctl enable open-vm-tools.service

修改配置文件

vim /etc/fstab

在该文件末尾插入

.host:/ /mnt/ fuse.vmhgfs-fuse allow_other,defaults 0 0

其中/mnt/是共享文件夹在虚拟机中的路径

在VMware中设置共享文件夹

<think>嗯,用户想在VMware Fusion里配置Ubuntu 22.04虚拟机,然后利用MacBook的AMD Radeon Pro 5300M显卡来部署DeepSeek模型。首先,我需要理清楚整个流程可能涉及哪些步骤和潜在问题。 首先,用户使用的是VMware Fusion,这是Mac上的虚拟机软件。Ubuntu 22.04作为客户系统,但虚拟机通常对GPU的直通支持有限,特别是MacBook的AMD显卡。可能需要检查VMware Fusion是否支持将AMD显卡直接分配给虚拟机,也就是GPU直通(passthrough)。不过,Mac的硬件和驱动可能在这方面有局限性,因为Mac的显卡驱动主要是为macOS设计的,Linux下的支持可能不够完善。 接下来,DeepSeek模型的部署需要GPU加速,通常依赖于CUDA或者ROCm。由于是AMD显卡,应该使用ROCm平台。但ROCm对硬件和Linux内核版本有特定要求。Ubuntu 22.04可能支持,但需要确认ROCm的版本兼容性。用户提到参考引用[3]中的Ollama部署指南,可能需要参考相关文档确保系统满足条件。 然后,VMware Fusion的显卡共享问题。默认情况下,虚拟机可能使用虚拟显卡,无法直接访问物理GPU。需要配置VMware3D加速,并确保Ubuntu安装正确的驱动。但AMD的驱动在虚拟机中可能无法直接使用,可能需要额外步骤,比如安装OpenVM Tools,启用3D加速选项。 用户提到“共享显卡”,这可能指的是让虚拟机共享宿主机的GPU资源,而不是独占。这种情况下,虚拟机可能无法直接利用GPU的计算能力进行深度学习任务,因为通常需要直接访问GPU的硬件资源。可能需要考虑其他方案,比如容器化部署或使用云服务,但用户明确希望私有化部署。 另外,参考引用[2]中提到,部署大模型需要Windows 10及以上系统,8G内存和30G空间。但用户是在Ubuntu虚拟机中,内存分配可能需要足够,比如至少8G给虚拟机,同时确保存储空间足够。MacBook的配置是否符合?用户笔记本是2019款,内存8G,这可能成为瓶颈,因为宿主和虚拟机同时运行会占用更多资源,可能导致性能不足。 可能的步骤: 1.VMware Fusion中创建Ubuntu 22.04虚拟机,分配足够资源(内存、CPU核心)。 2. 配置VMware3D加速,安装VMware Tools增强驱动。 3.Ubuntu中安装AMD ROCm驱动,确保识别到GPU。 4. 部署Ollama和DeepSeek模型,配置Dify知识库。 但问题在于,VMware是否允许Ubuntu虚拟机访问宿主机的AMD显卡。可能需要检查VMware Fusion的文档,看是否支持GPU虚拟化或直通。Mac平台下的GPU直通可能不如Windows/Linux主机方便,尤其是使用AMD显卡的情况。如果无法直通,虚拟机可能无法直接使用GPU,导致只能依赖CPU进行计算,性能可能不够。 另外,ROCm在Ubuntu 22.04的支持情况需要确认。例如,ROCm 5.x可能要求特定的内核版本,而Ubuntu 22.04的内核是5.15,可能需要额外配置。参考引用[1]提到Ubuntu 21.04有Linux 5.11内核,但用户用的是22.04,内核版本应该更高,可能满足要求。 总结可能的挑战: - VMware Fusion对AMD GPU直通的支持有限。 - Ubuntu 22.04安装ROCm驱动可能需要特定配置。 - Mac宿主机的资源分配(内存不足可能导致虚拟机性能低下)。 - 深度学习模型在虚拟环境中的性能问题。 解决方案建议: 1. 确认VMware Fusion是否支持GPU直通,并配置。 2.Ubuntu中安装ROCm,验证GPU识别。 3. 如果直通不可行,考虑使用CPU部署,但性能会下降。 4. 调整虚拟机资源分配,确保足够内存和存储。 5. 参考Ollama和DeepSeek的部署指南,完成私有化部署。 需要提醒用户注意潜在的性能问题,并建议如果遇到驱动或兼容性问题,可能需要考虑物理机安装Linux或使用云GPU资源。</think>### 分步解决方案:在VMware Fusion中配置Ubuntu虚拟机部署DeepSeek模型 #### 一、环境准备 1. **虚拟机配置要求** - 分配至少 **8GB内存** 和 **4核CPU**(需MacBook物理配置支持)[^2] - 硬盘空间建议 **50GB以上**(Ubuntu系统+模型文件)[^3] - 在VMware Fusion设置中开启 **3D图形加速**(需安装VMware Tools) 2. **Ubuntu 22.04安装** - 下载ISO镜像并新建虚拟机 - 安装时勾选 **"Install OpenSSH Server"** 和 **"Hardware Accelerated Graphics"** #### 二、显卡驱动与计算框架配置 1. **AMD显卡驱动配置** ```bash sudo apt install rocm-hip-sdk rocblas rocsparse hipblas sudo usermod -aG video $USER # 添加用户到显卡组 reboot ``` - 验证驱动:`rocminfo` 应显示Radeon Pro 5300M设备[^1] 2. **容器化部署支持** ```bash sudo apt install docker.io sudo usermod -aG docker $USER curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 安装Ollama ``` #### 三、DeepSeek模型部署 1. **Ollama环境配置** ```bash ollama run deepseek # 自动下载模型 ``` 2. **集成Dify知识库** ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify cd dify/docker && docker-compose up -d ``` #### 四、性能优化建议 1. **虚拟机显卡直通配置** - 编辑虚拟机`.vmx`文件添加: ```properties hypervisor.cpuid.v0 = "FALSE" pciPassthru.use64bitMMIO = "TRUE" ``` 2. **资源限制解决方案** - 若显存不足(4GB显存限制): ```bash export HIP_VISIBLE_DEVICES=0 # 指定单卡运行 ollama serve --num-gpu-layers 20 # 控制显存占用 ```
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