Imagem Docker

O SnapOtter é distribuído como uma única imagem Docker. Execute-a sozinha e ela inicia um PostgreSQL 17 e um Redis embutidos na interface de loopback (modo embutido); para produção, execute-a ao lado de contêineres separados de PostgreSQL 17 e Redis 8 com o Compose. A imagem do app funciona em todas as plataformas.

Início rápido

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

Sem nenhum DATABASE_URL definido, isso roda em modo embutido: o PostgreSQL e o Redis iniciam dentro do contêiner no loopback, com todos os dados sob o volume SnapOtter-data. Defina DATABASE_URL e REDIS_URL (como a pilha do Compose faz) para usar serviços externos em vez disso. Veja Configuração.

Aceleração NVIDIA CUDA

A imagem inclui suporte a NVIDIA CUDA em amd64. Se você tem uma GPU NVIDIA com o NVIDIA Container Toolkit instalado, adicione --gpus all:

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

A imagem detecta automaticamente o CUDA em tempo de execução. Sem --gpus all, ou quando o CUDA não está disponível, as ferramentas de IA rodam na CPU. É a mesma imagem em ambos os casos.

Aceleração de iGPU Intel/AMD via VA-API, Quick Sync ou OpenCL não é suportada para inferência de IA do SnapOtter hoje. Mapear /dev/dri para dentro do contêiner pode expor o dispositivo de renderização, mas o runtime de IA ainda usará a CPU a menos que o CUDA esteja disponível.

Benchmarks

Testado em uma NVIDIA RTX 4070 (12 GB de VRAM) com um retrato JPEG de 572x1024.

Desempenho aquecido

Ferramenta	CPU	GPU	Ganho de velocidade
Remoção de fundo (u2net)	2.415ms	879ms	2,7x
Remoção de fundo (isnet)	2.457ms	1.137ms	2,2x
Upscale 2x	350ms	309ms	1,1x
Upscale 4x	910ms	310ms	2,9x
Desfoque de rosto	139ms	122ms	1,1x

Inicialização a frio (primeira requisição após o início do contêiner)

Ferramenta	CPU	GPU	Ganho de velocidade
Remoção de fundo	22.286ms	4.792ms	4,7x
Upscale 2x	3.957ms	2.318ms	1,7x

OCR não está incluído na comparação CUDA. Tanto a camada Tesseract integrada quanto as camadas RapidOCR/ONNX opcionais usam CPU, inclusive quando o contêiner tem acesso NVIDIA GPU.

Verificação de integridade do CUDA

Após a primeira requisição de IA, o endpoint de integridade do administrador informa o status da GPU CUDA:

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

Docker Compose

A pilha completa do Compose inclui o app, o PostgreSQL 17 e o Redis 8. Veja Implantação para o docker-compose.yml completo. Um exemplo mínimo:

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     # Altere isso para implantações não locais
      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:

Para aceleração NVIDIA CUDA via Docker Compose, adicione a seção deploy ao serviço do SnapOtter:

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

Fixação de versão

Tag	Descrição
latest	Última versão
2.2.0	Versão exata
2.2	Último patch na 2.2.x
2	Última versão menor na 2.x

Plataformas

Arquitetura	Suporte a GPU	Notas
linux/amd64	NVIDIA CUDA	Aceleração CUDA completa para ferramentas de IA
linux/arm64	Apenas CPU	Raspberry Pi 4/5, Apple Silicon via Docker Desktop

Migração a partir de tags anteriores

Se você estava usando a tag :cuda, mude para :latest e mantenha --gpus all. Mesmo suporte a GPU, imagem unificada.

Seus dados e configurações são preservados nos volumes.