Docker Image

SnapOtter được phân phối dưới dạng một image Docker duy nhất. Chạy image này một mình thì nó sẽ khởi động một PostgreSQL 17 và Redis nhúng trên giao diện loopback (chế độ nhúng); với môi trường production, hãy chạy nó cùng với các container PostgreSQL 17 và Redis 8 riêng biệt qua Compose. Image ứng dụng hoạt động trên mọi nền tảng.

Bắt đầu nhanh

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

Khi không đặt DATABASE_URL, image chạy ở chế độ nhúng: PostgreSQL và Redis khởi động bên trong container trên loopback, với toàn bộ dữ liệu nằm dưới volume SnapOtter-data. Đặt DATABASE_URL và REDIS_URL (như stack Compose làm) để dùng các dịch vụ bên ngoài thay thế. Xem Cấu hình.

Tăng tốc NVIDIA CUDA

Image bao gồm hỗ trợ NVIDIA CUDA trên amd64. Nếu bạn có GPU NVIDIA đã cài NVIDIA Container Toolkit, hãy thêm --gpus all:

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

Image tự động phát hiện CUDA khi chạy. Nếu không có --gpus all, hoặc khi CUDA không khả dụng, các công cụ AI chạy trên CPU. Vẫn cùng một image trong cả hai trường hợp.

Tăng tốc iGPU của Intel/AMD thông qua VA-API, Quick Sync hoặc OpenCL hiện không được hỗ trợ cho suy luận AI của SnapOtter. Việc ánh xạ /dev/dri vào container có thể lộ thiết bị render, nhưng runtime AI vẫn sẽ dùng CPU trừ khi có CUDA.

Benchmark

Được kiểm thử trên NVIDIA RTX 4070 (12 GB VRAM) với một ảnh chân dung JPEG 572x1024.

Hiệu năng khi đã khởi động

Công cụ	CPU	GPU	Tăng tốc
Xóa nền (u2net)	2,415ms	879ms	2.7x
Xóa nền (isnet)	2,457ms	1,137ms	2.2x
Phóng đại 2x	350ms	309ms	1.1x
Phóng đại 4x	910ms	310ms	2.9x
OCR (PaddleOCR)	137ms	94ms	1.5x
Làm mờ khuôn mặt	139ms	122ms	1.1x

Khởi động nguội (yêu cầu đầu tiên sau khi container khởi động)

Công cụ	CPU	GPU	Tăng tốc
Xóa nền	22,286ms	4,792ms	4.7x
Phóng đại 2x	3,957ms	2,318ms	1.7x
OCR (PaddleOCR)	1,469ms	1,090ms	1.3x

Kiểm tra tình trạng CUDA

Sau yêu cầu AI đầu tiên, endpoint kiểm tra tình trạng của admin sẽ báo cáo trạng thái GPU CUDA:

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

Docker Compose

Stack Compose đầy đủ bao gồm ứng dụng, PostgreSQL 17 và Redis 8. Xem Triển khai để có docker-compose.yml hoàn chỉnh. Một ví dụ tối giản:

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:

Để tăng tốc NVIDIA CUDA qua Docker Compose, hãy thêm phần deploy vào dịch vụ SnapOtter:

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

Ghim phiên bản

Thẻ	Mô tả
latest	Bản phát hành mới nhất
1.11.0	Phiên bản chính xác
1.11	Bản vá mới nhất trong 1.11.x
1	Bản minor mới nhất trong 1.x

Nền tảng

Kiến trúc	Hỗ trợ GPU	Ghi chú
linux/amd64	NVIDIA CUDA	Tăng tốc CUDA đầy đủ cho các công cụ AI
linux/arm64	Chỉ CPU	Raspberry Pi 4/5, Apple Silicon qua Docker Desktop

Chuyển đổi từ các thẻ trước đó

Nếu bạn đang dùng thẻ :cuda, hãy chuyển sang :latest và giữ --gpus all. Cùng hỗ trợ GPU, image hợp nhất.

Dữ liệu và cài đặt của bạn được bảo toàn trong các volume.