在 oes armbian上跑个google的 immich AI相册

1# 在玩客云OES  Amlogic A311D（ARM64）设备上部署 Immich 私有相册（含 AI 功能）
2官方写的很详细 https://docs.immich.app/install/docker-compose/ e文的有兴趣看官方的
3> **设备**：基于 Armbian 的 A311D 开发板（如 Khadas VIM3、Radxa ROCK 3 等）  其他arm64设备也可以参照
4> **内存**：3.6GB RAM + 2GB Swap  
5> **存储**：照片/视频存入 `/mnt/Storage2`，数据库存本地  
6> **特点**：启用人脸识别、物体检测等 AI 功能，使用官方最新镜像，配置简洁可维护
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8本文记录了我在 **A311D ARM64 设备** 上成功部署 [Immich](https://immich.app) 的全过程，所有配置文件集中管理，适合长期运行。
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12## 📁 一、目录规划
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14```bash
15/mnt/mmcblk2p3/app/imm/          # 所有配置文件放这里
16├── compose.yaml                 # 官方 docker-compose 文件
17├── .env                         # 环境变量（关键！）
18├── postgres-data/               # PostgreSQL 数据（本地 SSD/eMMC）
19└── model-cache/                 # AI 模型缓存（实际绑定到 /mnt/Storage2）
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21/mnt/Storage2/immich/
22├── upload/                      # 用户上传的照片和视频（主存储）
23└── ml-cache/                    # AI 模型缓存（由 volume 自动创建）

✅ 优势：系统盘（eMMC）只存数据库和配置，媒体文件全部放在大容量外接存储。

🔧 二、准备工作

1. 创建存储目录并授权

# 创建媒体存储目录（Immich 默认以 UID=1000 运行）
sudo mkdir -p /mnt/Storage2/immich/upload
sudo chown -R 1000:1000 /mnt/Storage2/immich

# 创建本地数据目录
cd /mnt/mmcblk2p3/app/imm
mkdir -p postgres-data
sudo chown -R 999:999 postgres-data   # PostgreSQL UID=999

2. 启用 Swap（建议 ≥2GB）

sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

验证：

free -h  # 应看到 Swap ≥2G

📄 三、配置文件

1. .env 文件（核心配置）

cat > .env << 'EOF'
# 媒体存储路径（必须指向大容量盘）
UPLOAD_LOCATION=/mnt/Storage2/immich/upload

# 数据库存储路径（建议放系统盘或高速 SSD）
DB_DATA_LOCATION=/mnt/mmcblk2p3/app/imm/postgres-data

# 数据库凭证（请修改为强密码！）
DB_USERNAME=immich
DB_PASSWORD=your_strong_password_2025
DB_DATABASE_NAME=immich

# 时区
TZ=Asia/Shanghai
EOF

🔐 务必修改 DB_PASSWORD！

2. compose.yaml（使用官方最新版）

从官方下载最新 compose.yaml：

1wget https://github.com/immich-app/immich/releases/latest/download/docker-compose.yml -O compose.yaml

✅ 该文件已包含：

• Valkey（Redis 替代）

• 官方 PostgreSQL 镜像（内置 pgvector 和 pgvecto.rs）

• AI 服务（immich-machine-learning）

无需修改内容，完全依赖 .env 配置。

▶️ 四、启动服务

cd /mnt/mmcblk2p3/app/imm
docker compose up -d

⏳ 首次启动需 3~5 分钟（AI 服务会自动下载模型，约 500MB）

🔍 五、验证部署

1. 查看容器状态

docker compose ps

应看到 4 个容器均为 running 状态。

2. 检查关键日志

# 数据库就绪
docker compose logs immich_postgres | grep "ready"
# AI 服务就绪
docker compose logs immich_machine_learning | tail -n 10

3. 访问 Web 界面

打开浏览器访问：

http://<你的设备IP>:2283

首次登录会创建管理员账号。

进入 Settings → AI，应显示：

• ✅ Face Detection: Connected

• ✅ Object Tagging: Connected

🛠 六、日常维护命令

💡 升级前建议备份 /mnt/Storage2/immich/upload 和 postgres-data。

⚠️ 七、注意事项

1. 不要删除 model-cache 目录：AI 模型缓存，删除后需重新下载。

2. 避免频繁写入 eMMC：媒体文件务必放在外接硬盘（如 /mnt/Storage2）。

3. 内存监控：A311D 无 GPU，AI 推理较慢但可用。若系统卡顿，可在 Settings → Library 中关闭“视频转码”。

4. 镜像拉取失败？

   • 如果遇到 denied 错误，请使用具体版本号（如 v1.132.3）代替 release，或配置 GitHub Token。

✅ 总结

通过以上步骤，你可以在 低功耗 ARM64 设备 上搭建一台功能完整的私有相册服务器，支持：

• 🖼️ 照片/视频自动备份

• 🤖 人脸识别、物体标签（AI）

• 📱 多端同步（Web/iOS/Android）

• 🔒 完全私有，数据自主掌控

本方案已在 OES 玩客云（A311D + 4GB RAM） 上稳定运行

PS：其实文章是 我把 文件丢AI ，然后给它路径参数 叫它写的，然后整理一些记录 有兴趣参考或者直接让AI帮你完成！

如有问题，欢迎留言交流