Ciao,
Ho visto su hub.docker.com che l'immagine sviluppata da @altran1502 (cioè quella che hai scelto tu) è la più scaricata e la più aggiornata ma non ha l'interfaccia grafica.
Quindi devi installare anche l'interfaccia grafica che trovi qui
https://hub.docker.com/r/altran1502/immich-web
A questa pagina
https://hub.docker.com/u/altran1502 trovi le altre immagini di @altran1502 e credo che servano anche quelle per far girare questa app.
Comunque @altran1502 non fornisce su hub.docker.com istruzioni su come configurare docker compose e quindi la cosa è un po' complicata.
Non so se cercando con mr.google riesci a trovare qualche info che ti aiuti.
Quando si lavora con Container Station, al di là dell'immagine che si sceglie di utilizzare, il mio consiglio è sempre quello di andarsi a leggere le pagine ufficiali dell’app che si vuole installare.
Talvolta se l'app non ha un proprio sito, è facile individuare un sacco di informazioni sulla piattaforma di Github.
Per quanto riguarda immich, le trovi qui
https://github.com/immich-app/immich?tab=readme-ov-file.
In particolare, qui
https://immich.app/docs/install/docker-compose trovi le istruzioni per installarlo tramite docker compose (che è il sistema utilizzato da Container Station) ma su sistemi linux come Ubuntu, Debian e simili.
Ti trascrivo qui di seguito il docker compose ufficiale, presente alla pagine suindicata, cui ho aggiunto la versione richiesta ed eliminato il nome del container perchè tanto te lo chiede Container Station durante la procedura guidata.
Se opti per questo docker compose, siccome è pensato per i sistemi Linux e non per il nostro QTS, ovviamente dovrai adattare alcune cose, per esempio i percorsi dei volumi, altrimenti sul tuo Qnap non funzionerà.
Codice: Seleziona tutto
#
# WARNING: Make sure to use the docker-compose.yml of the current release:
#
# https://github.com/immich-app/immich/releases/latest/download/docker-compose.yml
#
# The compose file on main may not be compatible with the latest release.
#
version: "2.1"
services:
immich-server:
container_name: immich_server
image: ghcr.io/immich-app/immich-server:${IMMICH_VERSION:-release}
# extends:
# file: hwaccel.transcoding.yml
# service: cpu # set to one of [nvenc, quicksync, rkmpp, vaapi, vaapi-wsl] for accelerated transcoding
volumes:
- ${UPLOAD_LOCATION}:/usr/src/app/upload
- /etc/localtime:/etc/localtime:ro
env_file:
- .env
ports:
- 2283:3001
depends_on:
- redis
- database
restart: always
immich-machine-learning:
container_name: immich_machine_learning
# For hardware acceleration, add one of -[armnn, cuda, openvino] to the image tag.
# Example tag: ${IMMICH_VERSION:-release}-cuda
image: ghcr.io/immich-app/immich-machine-learning:${IMMICH_VERSION:-release}
# extends: # uncomment this section for hardware acceleration - see https://immich.app/docs/features/ml-hardware-acceleration
# file: hwaccel.ml.yml
# service: cpu # set to one of [armnn, cuda, openvino, openvino-wsl] for accelerated inference - use the `-wsl` version for WSL2 where applicable
volumes:
- model-cache:/cache
env_file:
- .env
restart: always
redis:
container_name: immich_redis
image: docker.io/redis:6.2-alpine@sha256:328fe6a5822256d065debb36617a8169dbfbd77b797c525288e465f56c1d392b
healthcheck:
test: redis-cli ping || exit 1
restart: always
database:
container_name: immich_postgres
image: docker.io/tensorchord/pgvecto-rs:pg14-v0.2.0@sha256:90724186f0a3517cf6914295b5ab410db9ce23190a2d9d0b9dd6463e3fa298f0
environment:
POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
POSTGRES_USER: ${DB_USERNAME}
POSTGRES_DB: ${DB_DATABASE_NAME}
POSTGRES_INITDB_ARGS: '--data-checksums'
volumes:
- ${DB_DATA_LOCATION}:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: pg_isready --dbname='${DB_DATABASE_NAME}' --username='${DB_USERNAME}' || exit 1; Chksum="$$(psql --dbname='${DB_DATABASE_NAME}' --username='${DB_USERNAME}' --tuples-only --no-align --command='SELECT COALESCE(SUM(checksum_failures), 0) FROM pg_stat_database')"; echo "checksum failure count is $$Chksum"; [ "$$Chksum" = '0' ] || exit 1
interval: 5m
start_interval: 30s
start_period: 5m
command: ["postgres", "-c" ,"shared_preload_libraries=vectors.so", "-c", 'search_path="$$user", public, vectors', "-c", "logging_collector=on", "-c", "max_wal_size=2GB", "-c", "shared_buffers=512MB", "-c", "wal_compression=on"]
restart: always
volumes:
model-cache:
P.S.
non ho mai utilizzato questo software per cui non credo di poter fare molto di più