Image Docker

SnapOtter dikirim sebagai satu image Docker. Jalankan sendiri dan ia akan memulai PostgreSQL 17 tertanam serta Redis pada antarmuka loopback (mode tertanam); untuk produksi, jalankan bersama container PostgreSQL 17 dan Redis 8 terpisah dengan Compose. Image aplikasi ini bekerja di semua platform.

Mulai cepat

docker run -d --name SnapOtter -p 1349:1349 -v SnapOtter-data:/data snapotter/snapotter:latest

Tanpa DATABASE_URL yang disetel, ini berjalan dalam mode tertanam: PostgreSQL dan Redis dimulai di dalam container pada loopback, dengan semua data di bawah volume SnapOtter-data. Setel DATABASE_URL dan REDIS_URL (seperti yang dilakukan stack Compose) untuk menggunakan layanan eksternal sebagai gantinya. Lihat Konfigurasi.

Akselerasi NVIDIA CUDA

Image menyertakan dukungan NVIDIA CUDA pada amd64. Jika Anda memiliki GPU NVIDIA dengan NVIDIA Container Toolkit terpasang, tambahkan --gpus all:

docker run -d --name SnapOtter --gpus all -p 1349:1349 -v SnapOtter-data:/data snapotter/snapotter:latest

Image mendeteksi CUDA secara otomatis saat runtime. Tanpa --gpus all, atau saat CUDA tidak tersedia, tool AI berjalan di CPU. Image yang sama untuk keduanya.

Akselerasi iGPU Intel/AMD melalui VA-API, Quick Sync, atau OpenCL saat ini tidak didukung untuk inferensi AI SnapOtter. Memetakan /dev/dri ke dalam container dapat mengekspos perangkat render, tetapi runtime AI akan tetap menggunakan CPU kecuali CUDA tersedia.

Benchmark

Diuji pada NVIDIA RTX 4070 (VRAM 12 GB) dengan potret JPEG 572x1024.

Performa hangat

Tool	CPU	GPU	Percepatan
Penghapusan latar (u2net)	2.415ms	879ms	2,7x
Penghapusan latar (isnet)	2.457ms	1.137ms	2,2x
Upscale 2x	350ms	309ms	1,1x
Upscale 4x	910ms	310ms	2,9x
Blur wajah	139ms	122ms	1,1x

Cold start (permintaan pertama setelah container mulai)

Tool	CPU	GPU	Percepatan
Penghapusan latar	22.286ms	4.792ms	4,7x
Upscale 2x	3.957ms	2.318ms	1,7x

OCR tidak termasuk dalam perbandingan CUDA. Tingkat Tesseract bawaan dan tingkat RapidOCR/ONNX opsional menggunakan CPU, termasuk ketika kontainer memiliki akses NVIDIA GPU.

Pemeriksaan kesehatan CUDA

Setelah permintaan AI pertama, endpoint kesehatan admin melaporkan status GPU CUDA:

GET /api/v1/admin/health
{"ai": {"gpu": true}}

Docker Compose

Stack Compose lengkap mencakup aplikasi, PostgreSQL 17, dan Redis 8. Lihat Penerapan untuk docker-compose.yml lengkap. Contoh minimal:

services:
  SnapOtter:
    image: snapotter/snapotter:latest
    ports:
      - "1349:1349"
    volumes:
      - SnapOtter-data:/data
      - SnapOtter-workspace:/tmp/workspace
    environment:
      - DATABASE_URL=postgres://snapotter:snapotter@postgres:5432/snapotter
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_healthy
    restart: unless-stopped
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"

  postgres:
    image: postgres:17-alpine
    environment:
      POSTGRES_USER: snapotter
      POSTGRES_PASSWORD: snapotter     # Ubah ini untuk penerapan non-lokal
      POSTGRES_DB: snapotter
    volumes:
      - SnapOtter-pgdata:/var/lib/postgresql/data
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U snapotter -d snapotter"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 12

  redis:
    image: redis:8-alpine
    command: ["redis-server", "--maxmemory-policy", "noeviction", "--appendonly", "yes"]
    volumes:
      - SnapOtter-redisdata:/data
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 12

volumes:
  SnapOtter-data:
  SnapOtter-workspace:
  SnapOtter-pgdata:
  SnapOtter-redisdata:

Untuk akselerasi NVIDIA CUDA via Docker Compose, tambahkan bagian deploy ke layanan SnapOtter:

    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

Penyematan versi

Tag	Deskripsi
latest	Rilis terbaru
2.2.0	Versi persis
2.2	Patch terbaru di 2.2.x
2	Minor terbaru di 2.x

Platform

Arsitektur	Dukungan GPU	Catatan
linux/amd64	NVIDIA CUDA	Akselerasi CUDA penuh untuk tool AI
linux/arm64	Hanya CPU	Raspberry Pi 4/5, Apple Silicon via Docker Desktop

Migrasi dari tag sebelumnya

Jika Anda sebelumnya menggunakan tag :cuda, beralihlah ke :latest dan pertahankan --gpus all. Dukungan GPU sama, image terpadu.

Data dan pengaturan Anda dipertahankan di dalam volume.