跳到主要內容

VirtualBox VERR_VMX_IN_VMX_ROOT_MODE 解決方法

問題說明

這個錯誤訊息:「VirtualBox can't operate in VMX root mode. Please disable the KVM kernel extension, recompile your kernel and reboot (VERR_VMX_IN_VMX_ROOT_MODE)」,通常發生於 Linux 系統,原因是在同一台機器上同時啟用 KVM(Kernel-based Virtual Machine)與 VirtualBox,導致這兩個虛擬化技術衝突。KVM 會讓 CPU 處於 VMX root mode,VirtualBox 則需要 VMX non-root mode,因此,不能同時運作。

解決方法

免重編內核,直接卸載 KVM 模組

  1. 確認 KVM 模組是否載入
    lsmod | grep kvm
    若有顯示相關資料(如 kvm_intel, kvm),代表 KVM 已載入。
  2. 手動卸載 KVM 模組
    如果使用 Intel CPU,請輸入:
    sudo rmmod kvm_intel
    之後執行:
    sudo rmmod kvm
  3. 重新載入 VirtualBox 驅動
    sudo modprobe vboxdrv
  4. 重新啟動 VirtualBox,即可正常運作。

補充

  • 若重新開機後 KVM 又自動載入,可以考慮關閉 KVM 自動啟動(例如將相關模組列入黑名單)。
  • 此方法省去重編 kernel 的麻煩,且無須停用整個虛擬化功能。切記,KVM與VirtualBox不可同時啟用,必須二選一運用。

指令簡表

步驟 指令
查詢 KVM 模組 lsmod | grep kvm
卸載 Intel KVM sudo rmmod kvm_intel
卸載 KVM sudo rmmod kvm
載入 VirtualBox sudo modprobe vboxdrv

一勞永逸補充

如果有需要一勞永逸,請考慮在 /etc/modprobe.d/ 增加黑名單(blacklist),防止 KVM 模組自動載入。例如編輯 /etc/modprobe.d/blacklist.conf,加入:

blacklist kvm
blacklist kvm_intel
然後重開機,KVM模組將不再自動載入。

留言

這個網誌中的熱門文章

在 Debian 13 使用本機 Python 安裝 Open-WebUI 與 Ollama AI 聊天模型指南

本人使用的開發主機搭載 NVIDIA 顯卡,GPU 記憶體只有 6GB,屬於中低容量等級。由於顯卡記憶體有限,無法負擔大型 AI 模型的運行,因此本文以較小容量且效能適中的 AI 模型為主,透過 Open-WebUI 與 Ollama 搭配,達成本地 AI 互動平台的實作。整體流程會包括利用 pyenv 管理合適的 Python 版本,安裝 Open-WebUI,並示範如何安裝與管理 Ollama 及多款符合 GPU 規格的聊天室模型。 一、本機 Python 版本管理:使用 Pyenv 安裝 Python 3.11 安裝編譯必須的依賴: sudo apt update sudo apt install -y build-essential curl libssl-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libffi-dev liblzma-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev uuid-dev 安裝 pyenv: curl https://pyenv.run | bash 設定 shell 環境(加入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc ): export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH" eval "$(pyenv init --path)" eval "$(pyenv init -)" 重新整理 shell,並安裝 Python 3.11: source ~/.bashrc pyenv install 3.11.0 pyenv global 3.11.0 確認 Python 版本: python --version 二、安裝並啟動 Open-WebUI 建立虛擬環境以隔離套件: python -m venv ~/openwebui-venv source ~/openwebui-venv/bin/activate mkdir tmp export TMPDIR=$HOME/tmp 升級 pip 以免安裝過程中遇到問題: pip install --upgrade...

Live Debian System 重製教學與版本特色

現代 IT 管理、教育推廣及單位內部部署需求,常需客製專屬且穩定的 Linux 作業系統映像檔。Debian Live System 搭配 penguins' eggs 工具,可快速將現有系統轉為便於部署及散布的可安裝 Live ISO,特別適合教育單位、政府及技術推廣使用者。本文詳述從官方 ISO 開始,自行建立專屬 Live 系統的完整流程。 penguins' eggs 工具簡介 penguins' eggs 是跨多平台 Linux 發行版的命令列重製工具,支援 Debian、Ubuntu、Arch、Fedora、openSUSE、Manjaro 等。它能: 將現有系統(含應用、設定、使用者資料)打包成可安裝的 Live ISO 內建 Calamares 圖形化安裝器,支援離線安裝與散布 自動偵測並安裝相容套件及依賴,方便多種系統使用 適合用於客製發行版製作、管理備份及異地部署 詳細內容與下載: https://penguins-eggs.net/ Debian Live System 重製流程 1. 下載官方 Live Debian Cinnamon ISO 官方最新版下載: Debian 13.1 Cinnamon Live ISO 2. 安裝軟體及界面調整 在新機或虛擬機(建議 UEFI 方式)運行: 系統更新: sudo apt update sudo apt upgrade 安裝常用工具: sudo apt install openssh-server fail2ban printer-driver-cups-pdf printer-driver-all vim pcscd pcsc-tools netselect-apt samba 安裝辦公與多媒體: sudo apt install gparted vlc simplescreenrecorder catfish cherrytree keepass2 xournalpp geany grsync luckybackup filezilla homebank mpv ksnip pluma qreator gthumb lifeograph imagination yt-dlp foliate hplip hplip-...

Debian 13 原生 Python 安裝與使用 CodeFormer 修復臉部照片與影片教學

目前人工智慧(AI)已有越來越多的應用,而 CodeFormer 是一種人工智慧數位臉部修復工具,一般可以在其官網上傳照片( https://huggingface.co/spaces/sczhou/CodeFormer ),它會修復後讓你下載,但傳過一次曠日費時。還好它是開源軟體,於是將其安裝到自己的電腦中,便可以批次處理。不過事涉大量運算,有獨顯速度會快些,沒有的就只能用 CPU 硬解。如果原稿臉部夠大張(最好 512×512 像素以上),其還原程度相當不錯,有針對臉部一般修復、精細修復、上色、破碎還原等功能,個人覺得蠻自然傳神的。 因為自己筆電沒有太高檔 GPU,且 Debian 12 時使用 Anaconda3 來處理在 Debian 13 時卻失效,常常說空間不足、安裝 CUDA 相依性錯誤等問題,重灌系統好幾次,於是改變作法,打掉重做,用原生 Python 來執行。 在 Debian 13 中安裝 Nvidia GPU 驅動 若使用 Nvidia GTX 1060 等顯卡,想讓 CodeFormer 利用 GPU 加速運算,需要先安裝 Nvidia 官方驅動與 CUDA 開發環境。 注意!核心要使用 Debian 標準版核心以免編譯失敗。 1. 更新系統並安裝基礎工具 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install linux-headers-amd64 python3.13-venv sudo apt install -y build-essential dkms 2. 安裝 Nvidia 官方驅動 sudo apt install nvidia-detect nvidia-driver firmware-misc-nonfree sudo reboot (如果失敗,編輯 /etc/apt/sources.list 在套件庫中加入 contrib non-free 如下: deb http://free.nchc.org.tw/debian/ trixie main non-free-firmware contrib non-free )  3. 驗證驅動安裝是否成功 nvidia-smi Debian 13 原生 Python 安裝與 CodeFor...