Docker 映像

SnapOtter 以單一 Docker 映像的形式發佈。單獨執行時，它會在 loopback 介面上啟動內嵌的 PostgreSQL 17 與 Redis（內嵌模式）；若用於正式環境，請透過 Compose 讓它與獨立的 PostgreSQL 17 和 Redis 8 容器一同執行。此應用映像可在所有平台上運作。

快速開始

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

若未設定 DATABASE_URL，這會以內嵌模式執行：PostgreSQL 與 Redis 會在容器內的 loopback 上啟動，所有資料都存放在 SnapOtter-data 磁碟區下。設定 DATABASE_URL 與 REDIS_URL（就像 Compose 堆疊那樣）即可改用外部服務。請參閱 設定。

NVIDIA CUDA 加速

此映像在 amd64 上內含 NVIDIA CUDA 支援。如果你有 NVIDIA GPU 並已安裝 NVIDIA Container Toolkit，請加上 --gpus all：

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

此映像會在執行階段自動偵測 CUDA。若沒有 --gpus all，或當 CUDA 無法使用時，AI 工具會在 CPU 上執行。兩種情況都是同一個映像。

目前 SnapOtter 的 AI 推論尚不支援透過 VA-API、Quick Sync 或 OpenCL 進行 Intel/AMD iGPU 加速。將 /dev/dri 對應進容器可以公開繪圖裝置，但除非 CUDA 可用，否則 AI 執行環境仍會使用 CPU。

效能基準

在 NVIDIA RTX 4070（12 GB VRAM）上使用一張 572x1024 的 JPEG 人像測試。

暖啟動效能

工具	CPU	GPU	加速倍率
背景移除（u2net）	2,415ms	879ms	2.7x
背景移除（isnet）	2,457ms	1,137ms	2.2x
放大 2x	350ms	309ms	1.1x
放大 4x	910ms	310ms	2.9x
OCR（PaddleOCR）	137ms	94ms	1.5x
臉部模糊	139ms	122ms	1.1x

冷啟動（容器啟動後的第一次請求）

工具	CPU	GPU	加速倍率
背景移除	22,286ms	4,792ms	4.7x
放大 2x	3,957ms	2,318ms	1.7x
OCR（PaddleOCR）	1,469ms	1,090ms	1.3x

CUDA 健康檢查

在第一次 AI 請求之後，管理員健康檢查端點會回報 CUDA GPU 狀態：

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

Docker Compose

完整的 Compose 堆疊包含應用程式、PostgreSQL 17 與 Redis 8。完整的 docker-compose.yml 請參閱 部署。一個最精簡的範例：

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:

若要透過 Docker Compose 進行 NVIDIA CUDA 加速，請將 deploy 區段加入 SnapOtter 服務：

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

版本鎖定

標籤	說明
latest	最新版本
1.11.0	明確版本
1.11	1.11.x 中的最新修補版
1	1.x 中的最新次要版

平台

架構	GPU 支援	備註
linux/amd64	NVIDIA CUDA	AI 工具的完整 CUDA 加速
linux/arm64	僅 CPU	Raspberry Pi 4/5、透過 Docker Desktop 的 Apple Silicon

從舊標籤遷移

如果你之前使用 :cuda 標籤，請改用 :latest 並保留 --gpus all。相同的 GPU 支援，統一的映像。

你的資料與設定會保留在磁碟區中。