Docker イメージ

SnapOtter は単一の Docker イメージとして提供されます。単独で実行すると、ループバックインターフェイス上で組み込みの PostgreSQL 17 と Redis を起動します（組み込みモード）。本番環境では、Compose を使って別々の PostgreSQL 17 と Redis 8 のコンテナと並行して実行してください。アプリケーションイメージはすべてのプラットフォームで動作します。

クイックスタート

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

DATABASE_URL を設定していない場合、これは組み込みモードで実行されます。PostgreSQL と Redis がコンテナ内のループバック上で起動し、すべてのデータは SnapOtter-data ボリューム配下に保存されます。外部サービスを使う場合は、（Compose スタックが行っているように）DATABASE_URL と REDIS_URL を設定してください。設定 を参照してください。

NVIDIA CUDA アクセラレーション

イメージには amd64 上での NVIDIA CUDA サポートが含まれています。NVIDIA Container Toolkit をインストールした NVIDIA GPU を使用している場合は、--gpus all を追加してください:

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

イメージは実行時に CUDA を自動検出します。--gpus all を指定しない場合、または CUDA が利用できない場合、AI ツールは CPU 上で実行されます。どちらの場合も同じイメージです。

VA-API、Quick Sync、または OpenCL を通じた Intel/AMD の iGPU アクセラレーションは、現時点では SnapOtter の AI 推論には対応していません。/dev/dri をコンテナにマッピングすればレンダーデバイスを公開できますが、CUDA が利用可能でない限り、AI ランタイムは引き続き CPU を使用します。

ベンチマーク

572x1024 の JPEG ポートレートを使い、NVIDIA RTX 4070（12 GB VRAM）でテストしました。

ウォーム時の性能

ツール	CPU	GPU	高速化
背景除去 (u2net)	2,415ms	879ms	2.7x
背景除去 (isnet)	2,457ms	1,137ms	2.2x
2x アップスケール	350ms	309ms	1.1x
4x アップスケール	910ms	310ms	2.9x
OCR (PaddleOCR)	137ms	94ms	1.5x
顔ぼかし	139ms	122ms	1.1x

コールドスタート（コンテナ起動後の最初のリクエスト）

ツール	CPU	GPU	高速化
背景除去	22,286ms	4,792ms	4.7x
2x アップスケール	3,957ms	2,318ms	1.7x
OCR (PaddleOCR)	1,469ms	1,090ms	1.3x

CUDA ヘルスチェック

最初の AI リクエストの後、管理者向けヘルスエンドポイントが CUDA GPU のステータスを報告します:

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

Docker Compose

完全な Compose スタックには、アプリ、PostgreSQL 17、Redis 8 が含まれます。完全な docker-compose.yml については デプロイ を参照してください。最小限の例:

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
      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

  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:

Docker Compose 経由の NVIDIA CUDA アクセラレーションには、SnapOtter サービスに deploy セクションを追加してください:

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

バージョン固定

タグ	説明
latest	最新リリース
1.11.0	正確なバージョン
1.11	1.11.x の最新パッチ
1	1.x の最新マイナー

プラットフォーム

アーキテクチャ	GPU サポート	備考
linux/amd64	NVIDIA CUDA	AI ツールの完全な CUDA アクセラレーション
linux/arm64	CPU のみ	Raspberry Pi 4/5、Docker Desktop 経由の Apple Silicon

以前のタグからの移行

:cuda タグを使用していた場合は、:latest に切り替えて --gpus all をそのまま使用してください。GPU サポートは同じで、統合されたイメージです。

データと設定はボリューム内に保持されます。