デプロイ

SnapOtter は 3 コンテナ構成の Docker Compose スタックとしてデプロイされます。SnapOtter アプリイメージ、PostgreSQL 17、Redis 8 です。アプリイメージは linux/amd64（AI アクセラレーション向けの NVIDIA CUDA 対応）と linux/arm64（CPU）をサポートしており、Intel/AMD サーバー、Apple Silicon Mac、Raspberry Pi 4/5 のような ARM デバイスでネイティブに動作します。VA-API、Quick Sync、OpenCL を介した Intel/AMD iGPU アクセラレーションは、現時点では AI 推論に対応していません。

GPU のセットアップ、Docker Compose の例、バージョン固定については Docker Image を参照してください。

クイックスタート（CPU）

yaml

# docker-compose.yml - Copy this file and run: docker compose up -d
services:
  SnapOtter:
    image: snapotter/snapotter:latest    # or ghcr.io/snapotter-hq/snapotter:latest
    container_name: SnapOtter
    ports:
      - "1349:1349"                # Web UI + API
    volumes:
      - SnapOtter-data:/data           # AI models, user files (PERSISTENT)
      - SnapOtter-workspace:/tmp/workspace  # Temp processing files (can be tmpfs)
    environment:
      # --- Authentication ---
      - AUTH_ENABLED=true          # Set to false to disable login entirely
      - DEFAULT_USERNAME=admin     # First-run admin username
      - DEFAULT_PASSWORD=admin     # First-run admin password (you'll be forced to change it)

      # --- Database + Queue ---
      - DATABASE_URL=postgres://snapotter:snapotter@postgres:5432/snapotter
      - REDIS_URL=redis://redis:6379

      # --- Limits (set 0 for unlimited) ---
      # - MAX_UPLOAD_SIZE_MB=100   # Per-file upload limit in MB
      # - MAX_BATCH_SIZE=100       # Max files per batch request
      # - RATE_LIMIT_PER_MIN=1000  # API rate limit per IP, default shown (0 = disabled)
      # - MAX_USERS=0              # Max user accounts

      # --- Networking ---
      # - TRUST_PROXY=true         # Trust X-Forwarded-For headers (set false if not behind a proxy)

      # --- Bind mount permissions ---
      # - PUID=1000                # Match your host user's UID (run: id -u)
      # - PGID=1000                # Match your host user's GID (run: id -g)
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_healthy
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:1349/api/v1/health"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      start_period: 60s
      retries: 3
    shm_size: "2gb"            # Needed for Python ML shared memory
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"

  postgres:
    image: postgres:17-alpine
    container_name: SnapOtter-postgres
    environment:
      POSTGRES_USER: snapotter
      POSTGRES_PASSWORD: snapotter     # Change this for non-local deployments
      POSTGRES_DB: snapotter
    volumes:
      - SnapOtter-pgdata:/var/lib/postgresql/data
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U snapotter"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 12
      start_period: 15s

  redis:
    image: redis:8-alpine
    container_name: SnapOtter-redis
    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
      start_period: 10s

volumes:
  SnapOtter-data:       # Named volume - Docker manages permissions automatically
  SnapOtter-workspace:
  SnapOtter-pgdata:
  SnapOtter-redisdata:

bash

docker compose up -d

アプリは http://localhost:1349 で利用可能になります。

Docker Hub のレート制限に引っかかりますか？ snapotter/snapotter:latest を ghcr.io/snapotter-hq/snapotter:latest に置き換えると、代わりに GitHub Container Registry からプルできます。どちらのレジストリもリリースごとに同じイメージを受け取ります。

クイックスタート（NVIDIA CUDA）

AI ツール（背景除去、アップスケーリング、顔の補正、OCR）で NVIDIA CUDA アクセラレーションを使う場合：

yaml

# docker-compose-gpu.yml - Requires: NVIDIA GPU + nvidia-container-toolkit
# Install toolkit: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html
services:
  SnapOtter:
    image: snapotter/snapotter:latest
    container_name: SnapOtter
    ports:
      - "1349:1349"
    volumes:
      - SnapOtter-data:/data
      - SnapOtter-workspace:/tmp/workspace
    environment:
      - AUTH_ENABLED=true
      - DEFAULT_USERNAME=admin
      - DEFAULT_PASSWORD=admin
      - 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
    healthcheck:
      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:1349/api/v1/health"]
      interval: 30s
      timeout: 5s
      start_period: 60s
      retries: 3
    shm_size: "2gb"                # Required for PyTorch CUDA shared memory
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all           # Or set to 1 for a specific GPU
              capabilities: [gpu]
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"

  postgres:
    image: postgres:17-alpine
    container_name: SnapOtter-postgres
    environment:
      POSTGRES_USER: snapotter
      POSTGRES_PASSWORD: snapotter
      POSTGRES_DB: snapotter
    volumes:
      - SnapOtter-pgdata:/var/lib/postgresql/data
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U snapotter"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 12
      start_period: 15s

  redis:
    image: redis:8-alpine
    container_name: SnapOtter-redis
    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
      start_period: 10s

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

bash

docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

ログで CUDA の検出を確認します：

bash

docker logs SnapOtter 2>&1 | head -20
# Look for: [gpu] CUDA available via torch

ハードウェア要件

これらの数値は、NVIDIA RTX 4070 を搭載した最新の amd64 ワークステーションから Raspberry Pi に至るまで、さまざまなシステムでベンチマークを取ったものです。各システムでツールカタログ全体を実行し、Docker のリソース制限をスイープして実際の下限を見極めました。

クイックリファレンス

ティア	ユースケース	CPU	RAM	GPU	ストレージ
最小	画像、ファイル、軽量な PDF ツール。単一ユーザー。小さなバッチ	2 コア	2 GB	なし	約 7 GB
推奨	ビデオ、PDF、CPU 上の AI を含む 5 つのモダリティすべて。バッチ。少数のユーザー	4 コア	4 GB	なし	約 25 GB
フル	GPU AI を含めすべてを高速に。大きなバッチ。多数のユーザー	6〜8 コア	8 GB	NVIDIA 8 GB 以上の VRAM（12 GB あると余裕）	約 35 GB

アーキテクチャ: 64 ビットのみ（linux/amd64 または linux/arm64）。SnapOtter は Intel/AMD サーバー、Apple Silicon Mac、そして Raspberry Pi 4 および 5（4〜8 GB）を含む 64 ビット ARM ボードでネイティブに動作します。32 ビット ARM（armv7/armhf）では動作せず、そのためのイメージはビルドされません。また、メモリの下限を下回る Pi Zero のような 512 MB クラスのボードでも動作しません（下記参照）。

最小（画像、ファイル、軽量な PDF ツール。AI なし）

リソース	要件
CPU	2 コア
RAM	2 GB
ディスク	約 5.5 GB（イメージ）+ データボリューム
GPU	不要

222 個ある非 AI のカタログツールすべて、つまり画像（リサイズ、切り抜き、変換、圧縮、調整、透かし）、ビデオ（トリミング、ミュート、リマックス）、オーディオ（変換、正規化、トリミング）、PDF（結合、分割、圧縮、回転、保護）、ファイル変換、専用の変換プリセットが、控えめなハードウェアで動作します。ほとんどの処理は、大きなファイルでも 1 秒を大きく下回って完了します。2.7 MB の画像は約 0.05 秒でリサイズされ、約 2 秒で WebP に再エンコードされます。

メモリの下限は現実的なもので、Docker のリソース制限スイープから得られています。512 MB ではスタックを起動できません（単一の画像リサイズすら kill されます）。1 GB では単一ファイルの処理は扱えますが、複数ファイルのバッチはメモリ不足になります。そして 2 GB / 2 コア が、バッチを余裕をもって扱える最小構成です。

yaml

deploy:
  resources:
    limits:
      cpus: '2'
      memory: 2G

CPU 負荷が高い唯一の例外はビデオの再エンコードです。 ストリームコピー処理（トリミング、ミュート、コンテナのリマックス）は瞬時に終わりますが、別のコーデックへのトランスコードは CPU バウンドです。1080p / 45 秒のクリップを VP9（WebM）に再エンコードすると、高速な最新の CPU でおおよそ 約 40 秒、Apple Silicon で約 45 秒、古めのモバイル 4 コアで約 80 秒、古い 4 コアのサーバーで 約 130 秒 かかります。ワークロードがビデオ中心であれば、CPU のコア数とクロック速度を優先するか、コンテナの cpus: 制限を引き上げてください。同梱の compose はデフォルトでアプリを 4 コアに制限しています（GPU compose では 8 コア）。

推奨（CPU 上の AI ツール）

リソース	要件
CPU	4 コア
RAM	4 GB
ディスク	3 GB（イメージ）+ 24 GB（AI モデル）+ 作業領域
GPU	不要（CPU フォールバック）

AI バンドルのインストールこそが RAM を 4 GB まで押し上げる要因です。 AI を何もインストールしていない状態では、アプリはおよそ 360 MB でアイドルします。7 つのバンドルをすべてインストールすると、約 2.6 GB を常駐で保持します。これは Python の AI サイドカーが起動時にモデル（背景除去、アップスケーリング、OCR、文字起こし、顔検出、復元）を事前読み込みするためです。非 AI のインストールは軽量なままです。AI のインストールには 4 GB 以上が必要です。

ほとんどの AI ツールは CPU でも十分に使えますが、いくつかは GPU を強く望みます。最新の 4 コア CPU で測定した結果：

AI ツール	CPU 時間	CPU で使えるか？
顔検出（顔のぼかし、スマートクロップ、赤目）、ノイズ除去	1 秒未満	はい
OCR、文字起こし、字幕	1〜3 秒	はい
カラー化、顔の補正	約 10 秒	はい
背景の除去 / 置換 / ぼかし	約 29 秒	はい（待ち時間あり）
AI アップスケール（RealESRGAN）	小さい画像で約 33 秒。大きな画像では数分	微妙。GPU を強く推奨
写真復元（フルパイプライン）	数分	いいえ。GPU または高速な多コア CPU が必要

SnapOtter は意図的に、これらのモデルのダウンロードを Docker イメージに焼き込んでいません。AI バンドルは、管理者が関連ツールを有効にしたときにのみプルされ、永続的な /data/ai ボリュームに保存され、同じモデルスタックに依存するすべてのツールで共有されます。これにより最終的なコンテナイメージを小さく保ちつつ、フルの AI インストールでは下記のより大きなストレージ数値に達することができます。

一部のツールは複数の共有バンドルに依存します。たとえば Passport Photo は background-removal と face-detection の両方を必要とします。background-removal がすでにインストールされていれば、Passport Photo を有効にしても不足している face-detection バンドルだけがダウンロードされます。この再利用はすべての AI ツールに同様に当てはまります。

AI モデルのダウンロードサイズ：

バンドル	ディスクサイズ
背景除去	4〜5 GB
アップスケール + 顔の補正 + ノイズ除去	5〜6 GB
顔検出	200〜300 MB
オブジェクト消去 + カラー化	1〜2 GB
OCR	5〜6 GB
写真復元	4〜5 GB
すべてのバンドル	約 24 GB

yaml

deploy:
  resources:
    limits:
      cpus: '4'
      memory: 4G

フル（NVIDIA CUDA 上の AI ツール）

リソース	要件
CPU	6〜8 コア（ビデオの準備と並行処理は GPU AI 使用時でも CPU で実行される）
RAM	8 GB
GPU	8 GB 以上の VRAM を持つ NVIDIA（12 GB 推奨）
ディスク	合計で約 35 GB

NVIDIA GPU（CUDA）は重い AI モデルを劇的に高速化します。RTX 4070 と最新の CPU を比較して測定：

AI ツール	GPU による高速化	備考
AI アップスケール（RealESRGAN 2×）	約 47×	最大の効果。約 33 秒（大きな画像では数分）に対して 1 秒未満
顔の補正（CodeFormer）	約 12×	約 11 秒に対して約 0.9 秒
文字起こし（Whisper）	約 4.5×
背景の除去 / 置換 / ぼかし	約 4×	CPU の約 29 秒に対して GPU で約 7 秒
カラー化	約 1.8×
OCR、顔検出、赤目、ノイズ除去	約 1×	CPU ですでに高速。GPU は役立たない
写真復元	なし	GPU 上でも CPU バウンド（GPU 使用率 0%）。ここでは GPU より高速な CPU が重要

GPU の価値があるツールは アップスケール、顔の補正、文字起こし、背景除去 です。顔検出、OCR、赤目は CPU バウンドですでに高速なので、GPU は何も加えません。

ピーク時の VRAM 使用量は、顔の補正を伴うアップスケール中に 7.5 GB に達します。6 GB の NVIDIA GPU はほとんどの AI ツールを個別には動かせますが、アップスケールでは失敗します。8〜12 GB の VRAM ならすべてを扱えます。

VA-API、Quick Sync、OpenCL を介した Intel/AMD iGPU アクセラレーションは、現時点では AI 推論に対応していません。/dev/dri をコンテナにマッピングしても AI の GPU アクセラレーションは有効になりません。NVIDIA CUDA が利用できない限り、SnapOtter は AI ツールを CPU で実行します。

yaml

deploy:
  resources:
    limits:
      cpus: '4'
      memory: 8G
    reservations:
      devices:
        - driver: nvidia
          count: all
          capabilities: [gpu]

同時ユーザー

デフォルトの 4 コア上限のアプリコンテナに対する並列の画像リサイズリクエスト：

同時リクエスト数	平均応答時間	エラー
1	0.4 秒	0
5	1.2 秒	0
10	2.1 秒	0

ワーカープールが飽和するにつれて、応答時間はエラーなしで準線形に劣化します。アプリコンテナの cpus: 制限を引き上げる（あるいはコア数の多いホストを使う）と上限が上がります。重いジョブ（ビデオのトランスコード、CPU の AI）は処理が続く間ずっとワーカーを占有するため、CPU はリクエスト数だけでなく、想定される同時実行の重いジョブ数に合わせてサイジングしてください。

サポートされる画像フォーマット

SnapOtter は 55 以上の入力フォーマット と 14 の出力フォーマット をサポートしています。20 以上のカメラブランドの RAW ファイル、プロ向けフォーマット（PSD、EPS、OpenEXR、HDR）、最新コーデック（JPEG XL、AVIF、HEIC、QOI）、科学・ゲーム向けフォーマット（FITS、DDS）を含みます。

サポートされるすべてのフォーマット、使用されるデコーダー、利用可能な品質コントロールの詳細については、完全なフォーマット一覧を参照してください。

既知の制限事項

コンテンツ認識リサイズ は、caire バイナリの制限により大きな画像（5 MP 超）でクラッシュします。より小さい画像では問題なく動作します。
HEIF のデコード には 13〜23 秒かかります。HEIC（Apple の派生形式）は 0.3〜0.9 秒とはるかに高速です。
OCR 日本語 は PaddlePaddle の MKLDNN のバグにより CPU で失敗します。GPU では動作します。
アップスケール は、小さい画像を超えるものについては CPU でタイムアウトします。実用には GPU が必要です。
CodeFormer の顔の補正は GFPGAN よりかなり遅いです（GPU で 53 秒に対して 2 秒）。ほとんどのユースケースには GFPGAN を推奨します。

ボリューム

マウント / ボリューム	用途	必須か？
`/data`（アプリ）	AI モデル、Python venv、ユーザーファイル	はい - なければファイルが失われる
`/tmp/workspace`（アプリ）	一時的な処理ファイル（自動でクリーンアップ）	推奨
`SnapOtter-pgdata`（postgres）	PostgreSQL のデータディレクトリ（ユーザー、設定、パイプライン、ジョブ）	はい - なければデータが失われる
`SnapOtter-redisdata`（redis）	耐久性のあるジョブキュー用の Redis の追記専用ファイル	推奨

バインドマウント vs 名前付きボリューム

名前付きボリューム（推奨）: Docker が権限を自動的に管理します。

yaml

volumes:
  - SnapOtter-data:/data

バインドマウント: 権限は自分で管理します。ホストのユーザーに合わせて PUID/PGID を設定してください。

yaml

volumes:
  - ./SnapOtter-data:/data
environment:
  - PUID=1000    # Your host UID (run: id -u)
  - PGID=1000    # Your host GID (run: id -g)

ストレージの権限

SnapOtter は実行時に 2 か所へ書き込みます。/data（ユーザーファイル、ログ、AI モデル、Python venv）と /tmp/workspace（一時的な処理用スクラッチ）です。どちらもコンテナが実行されるユーザーが書き込める必要があります。いずれかが書き込めない場合、コンテナは起動時に 即座に fail し、ディレクトリ名、実行中の UID/GID、修正方法を示すメッセージを出します。「healthy」と表示して起動しておきながら、最初のアップロードで意味不明なエラーとともに失敗する、ということはありません。

権限がどう扱われるかは、コンテナの起動方法によって変わります。

デフォルト（root として起動し、snapotter に降格）: エントリーポイントは root として起動し、マウントされたボリュームの所有権を修正してから、gosu を介して非特権の snapotter ユーザーに降格します。名前付きボリュームは設定不要で機能します。バインドマウントの場合は、書き込まれるファイルの所有者が自分になるよう、PUID/PGID をホストのユーザーに設定してください（上記参照）。

Kubernetes / OpenShift（runAsUser による非 root）: 非 root ユーザーとして直接起動された場合、コンテナは自らボリュームを chown できないため、オーケストレーターが書き込み可能にする必要があります。fsGroup を設定してください：

yaml

securityContext:
  runAsUser: 999
  runAsGroup: 999
  fsGroup: 999        # makes mounted volumes writable by the pod

イメージの書き込み可能ディレクトリは GID 0 のグループ所有かつグループ書き込み可能なので、任意の UID と root の補助グループ（OpenShift のデフォルト）で動作する Pod は chown なしで書き込めます。

TrueNAS Scale（およびその他の「外来 UID」構成）: TrueNAS はアプリを非 root ユーザー（多くの場合 568:568）として実行し、別のユーザーが所有するホストデータセットをマウントするため、エントリーポイントも fsGroup もそれ単独では書き込み可能にできません。次のいずれかを選んでください：

アプリを root として実行する（推奨）: アプリのユーザーを未設定のままにするか 0 に設定し、デフォルトのエントリーポイントに権限を修正させて snapotter に降格させます。
UID 999 として実行する: アプリのユーザー/グループを 999:999（SnapOtter の組み込み snapotter ユーザー）に設定し、イメージの所有権に一致させます。

ホストデータセットを、コンテナが実行される UID に chown する。TrueNAS のシェルから：

bash

# 起動エラーの UID を使う（またはコンテナ内で `id` を実行）
chown -R 568:568 /mnt/<pool>/<dataset>

起動エラーは使うべき正確な UID を示すので、最も手っ取り早いのは一度アプリを起動し、メッセージを読んでから、それに応じて chown する（またはユーザーを調整する）ことです。

環境変数

変数	デフォルト	説明
`AUTH_ENABLED`	`true`	ログイン要求の有効化/無効化
`DEFAULT_USERNAME`	`admin`	初期管理者のユーザー名
`DEFAULT_PASSWORD`	`admin`	初期管理者のパスワード（初回ログイン時に変更を強制）
`MAX_UPLOAD_SIZE_MB`	`100`	ファイルごとのアップロード上限
`MAX_BATCH_SIZE`	`100`	バッチリクエストあたりの最大ファイル数
`RATE_LIMIT_PER_MIN`	`1000`	IP ごと・1 分あたりの API リクエスト数（0 で無効化）
`MAX_USERS`	`0`（無制限）	最大ユーザーアカウント数
`TRUST_PROXY`	`true`	リバースプロキシからの X-Forwarded-For ヘッダーを信頼する
`PUID`	`999`	この UID で実行する（バインドマウントの権限用）
`PGID`	`999`	この GID で実行する（バインドマウントの権限用）
`LOG_LEVEL`	`info`	ログの詳細度: fatal, error, warn, info, debug, trace
`CONCURRENT_JOBS`	`0`（自動）	並列 AI 処理ジョブの最大数
`SESSION_DURATION_HOURS`	`168`	ログインセッションの有効期間（7 日）
`CORS_ORIGIN`	（空）	カンマ区切りの許可オリジン、または同一オリジンの場合は空

ヘルスチェック

コンテナには組み込みのヘルスチェックが含まれています：

bash

# Check container health status
docker inspect --format='{{.State.Health.Status}}' SnapOtter

# Manual health check
curl http://localhost:1349/api/v1/health
# {"status":"healthy","version":"x.y.z"}

リバースプロキシ

SnapOtter はデフォルトで TRUST_PROXY=true を設定するため、レート制限とロギングは X-Forwarded-For ヘッダーの実際のクライアント IP を使用します。

Nginx

nginx

server {
    listen 80;
    server_name images.example.com;

    # Match MAX_UPLOAD_SIZE_MB (0 = nginx default 1M, so set high for unlimited)
    client_max_body_size 500M;

    location / {
        proxy_pass http://localhost:1349;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;

        # SSE support (batch progress, feature install progress)
        proxy_buffering off;
        proxy_read_timeout 300s;
    }
}

Nginx Proxy Manager

新しい Proxy Host を追加します
Domain Name をあなたのドメインに設定します
Scheme を http、Forward Hostname を SnapOtter（またはコンテナの IP）、Forward Port を 1349 に設定します
WebSocket サポートを有効にします
Advanced の下に次を追加します: client_max_body_size 500M; と proxy_buffering off;

Traefik

yaml

# Add these labels to the SnapOtter service in docker-compose.yml
labels:
  - "traefik.enable=true"
  - "traefik.http.routers.snapotter.rule=Host(`images.example.com`)"
  - "traefik.http.routers.snapotter.entrypoints=websecure"
  - "traefik.http.routers.snapotter.tls.certresolver=letsencrypt"
  - "traefik.http.services.snapotter.loadbalancer.server.port=1349"
  # Increase upload limit (default 2MB is too low)
  - "traefik.http.middlewares.snapotter-body.buffering.maxRequestBodyBytes=524288000"
  - "traefik.http.routers.snapotter.middlewares=snapotter-body"

Caddy

txt

images.example.com {
    reverse_proxy localhost:1349 {
        flush_interval -1
        transport http {
            read_timeout 300s
            write_timeout 300s
        }
    }
}

flush_interval -1 はレスポンスのバッファリングを無効にします。これは SSE の進捗イベント（バッチ処理、AI ツール、機能のインストール）に必要です。延長されたタイムアウトにより、Caddy が接続を早期に閉じることなく大きなファイルのアップロードを完了できます。

Cloudflare Tunnels

bash

cloudflared tunnel --url http://localhost:1349

注意: Cloudflare は無料プランで 100 MB のアップロード上限があります。それに合わせて MAX_UPLOAD_SIZE_MB=100 を設定してください。

CI/CD

GitHub リポジトリには 3 つのワークフローがあります：

ci.yml - すべてのプッシュと PR で自動的に実行されます。lint、型チェック、テスト、ビルドを行い、Docker イメージを検証します（プッシュはしません）。
release.yml - workflow_dispatch 経由で手動でトリガーされます。semantic-release を実行してバージョンタグと GitHub リリースを作成し、その後マルチアーキテクチャの Docker イメージ（amd64 + arm64）をビルドして Docker Hub（snapotter/snapotter）と GitHub Container Registry（ghcr.io/snapotter-hq/snapotter）にプッシュします。
deploy-docs.yml - このドキュメントサイトをビルドし、main へのプッシュ時に Cloudflare Pages にデプロイします。

リリースを作成するには、GitHub UI で Actions > Release > Run workflow に移動するか、次を実行します：

bash

gh workflow run release.yml

semantic-release はコミット履歴からバージョンを判定します。latest の Docker タグは常に最新のリリースを指します。

アナリティクス

SnapOtter には、バグの発見と機能の改善に役立てるため、匿名のプロダクトアナリティクス（ツールの使用パターン、エラーレポート）が含まれています。デフォルトで有効です。あなたのファイル、ファイル名、個人データがこれに含まれることは決してありません。SnapOtter はアナリティクスを無効にしても通常どおり動作します。

アナリティクスの無効化

実行時のオプトアウトはワンクリックの管理者トグルです。Settings > System > Privacy を開き、Anonymous Product Analytics をオフにしてください。インスタンス全体で即座に停止し、リビルドは不要です。

アナリティクスを一切送信できないイメージにするには、リポジトリをクローンしてリビルドし、ビルド時のハードオフを設定します：

bash

git clone https://github.com/snapotter-hq/SnapOtter.git
cd SnapOtter
docker compose -f docker/docker-compose.yml build --build-arg SNAPOTTER_ANALYTICS=off
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

または、既存の docker-compose.yml にビルド引数を追加します：

yaml

services:
  snapotter:
    build:
      context: .
      dockerfile: docker/Dockerfile
      args:
        SNAPOTTER_ANALYTICS: "off"

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クイックスタート（CPU）

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最小（画像、ファイル、軽量な PDF ツール。AI なし）

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フル（NVIDIA CUDA 上の AI ツール）

同時ユーザー

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ボリューム

バインドマウント vs 名前付きボリューム

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ヘルスチェック

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アナリティクスの無効化

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