Docker İmajı

SnapOtter tek bir Docker imajı olarak dağıtılır. Tek başına çalıştırdığınızda, loopback arayüzünde gömülü bir PostgreSQL 17 ve Redis başlatır (gömülü mod); üretim için, Compose ile ayrı PostgreSQL 17 ve Redis 8 konteynerlerinin yanında çalıştırın. Uygulama imajı tüm platformlarda çalışır.

Hızlı başlangıç

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

Hiçbir DATABASE_URL ayarlanmadığında bu, gömülü modda çalışır: PostgreSQL ve Redis konteyner içinde loopback üzerinde başlar ve tüm veriler SnapOtter-data birimi altında tutulur. Bunun yerine harici hizmetleri kullanmak için DATABASE_URL ve REDIS_URL ayarlayın (Compose yığınının yaptığı gibi). Bkz. Yapılandırma.

NVIDIA CUDA hızlandırması

İmaj, amd64 üzerinde NVIDIA CUDA desteği içerir. NVIDIA Container Toolkit kurulu bir NVIDIA GPU'nuz varsa --gpus all ekleyin:

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

İmaj, CUDA'yı çalışma zamanında otomatik olarak algılar. --gpus all olmadan veya CUDA kullanılamadığında, AI araçları CPU üzerinde çalışır. Her iki durumda da aynı imaj.

Intel/AMD iGPU hızlandırması, VA-API, Quick Sync veya OpenCL aracılığıyla, bugün SnapOtter AI çıkarımı için desteklenmemektedir. /dev/dri öğesini konteyner içine eşlemek render aygıtını açığa çıkarabilir, ancak CUDA kullanılabilir olmadıkça AI çalışma zamanı yine de CPU kullanır.

Karşılaştırmalar

572x1024 boyutunda bir JPEG portresiyle bir NVIDIA RTX 4070 (12 GB VRAM) üzerinde test edildi.

Sıcak performans

Araç	CPU	GPU	Hızlanma
Arka plan kaldırma (u2net)	2.415ms	879ms	2,7x
Arka plan kaldırma (isnet)	2.457ms	1.137ms	2,2x
2x büyütme	350ms	309ms	1,1x
4x büyütme	910ms	310ms	2,9x
OCR (PaddleOCR)	137ms	94ms	1,5x
Yüz bulanıklaştırma	139ms	122ms	1,1x

Soğuk başlangıç (konteyner başlangıcından sonraki ilk istek)

Araç	CPU	GPU	Hızlanma
Arka plan kaldırma	22.286ms	4.792ms	4,7x
2x büyütme	3.957ms	2.318ms	1,7x
OCR (PaddleOCR)	1.469ms	1.090ms	1,3x

CUDA sağlık kontrolü

İlk AI isteğinden sonra, yönetici sağlık uç noktası CUDA GPU durumunu raporlar:

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

Docker Compose

Tam Compose yığını uygulamayı, PostgreSQL 17'yi ve Redis 8'i içerir. Eksiksiz docker-compose.yml için bkz. Dağıtım. Minimal bir örnek:

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 aracılığıyla NVIDIA CUDA hızlandırması için, SnapOtter hizmetine deploy bölümünü ekleyin:

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

Sürüm sabitleme

Etiket	Açıklama
latest	En son sürüm
1.11.0	Tam sürüm
1.11	1.11.x içindeki en son yama
1	1.x içindeki en son ara sürüm

Platformlar

Mimari	GPU desteği	Notlar
linux/amd64	NVIDIA CUDA	AI araçları için tam CUDA hızlandırması
linux/arm64	Yalnızca CPU	Raspberry Pi 4/5, Docker Desktop aracılığıyla Apple Silicon

Önceki etiketlerden geçiş

:cuda etiketini kullanıyorduysanız, :latest öğesine geçin ve --gpus all öğesini koruyun. Aynı GPU desteği, birleşik imaj.

Verileriniz ve ayarlarınız birimlerde korunur.