手机相册又塞满了？NAS一键部署最强私人相册工具Immich

大家好，我是飘雷。

很多喜欢折腾NAS的兄弟，最初买NAS的一大核心需求就是备份照片。

随着手机像素越来越高，几百G的手机内存动不动就告急。虽然有 iCloud、Google Photos 这样的云盘，但免费空间少得可怜，长期订阅扩容也是一笔不小的开销。

而传统的NAS自带相册软件，要么备份速度慢，要么AI人脸识别不够聪明，用起来总觉得差点意思。

那么，有没有什么办法能让我们在NAS上，拥有一个既能无感自动备份，又有聪明AI人脸识别，体验还能媲美Google Photos的相册服务呢？

今天咱们就来分享一款在Github上狂揽近110k收藏的免费开源工具——Immich，只要把它部署起来，你的NAS就瞬间化身为超大容量、极速响应的私人AI照片管家。

项目地址：

https://github.com/immich-app/immich

一、Immich是什么？

Immich是一个专为自建家庭网络设计的高性能照片和视频备份解决方案，它的UI界面和交互逻辑几乎可以视为Google Photos的像素级复刻，对于苦恼于手机内存不足、又追求极速相册体验的朋友来说，这绝对是一个能让你事半功倍的神器。

Immich拥有极为流畅的iOS和Android客户端，数万张照片的滑动浏览丝滑无比，没有任何卡顿感，而且内置了人脸识别，还支持基于大模型的语义搜索功能。

此外Immich还支持后台静默备份，我们在外面用手机拍了照，连上家里WiFi后，它就能在后台默默帮你传到NAS里。

而多账户互相隔离的功能Immich自然也有，我们可以给媳妇、老妈各开一个号，大家的私人照片互相隔离，但又能一键建立共享相册分享娃的日常。

今天咱们就手把手教大家，在NAS上把它跑起来。

二、NAS部署Immich流程

接下来我们来看看如何在NAS上通过Docker Compose的方式部署Immich。

Immich对于设备的硬件有一些要求，内存最少6GB、建议8GB以上，CPU最少2核，建议4核以上。这里用到的设备依然是威联通最新的8盘位旗舰型号Qu805，N355处理器性能强劲，搭配可替换的16GB内存，跑这种带AI机器学习的容器更是游刃有余。

如果用不到8盘位这么多的话，那么4盘位的Qu405和6盘位的Qu605也是性价比相当高的选择，还有售价更低的N150处理器版本可选。

我们依然使用Docker Compose的方式来部署最为方便，一键复制粘贴代码即可，非常轻松。

1. 准备数据文件夹

在部署前，我们需要在NAS里建好存放相册数据的文件夹。

打开威联通的文件管理器（File Station），建议在 /Container 目录下新建一个名为immich的文件夹。

然后再在里面分别新建三个子文件夹备用：

• library （用于存放你备份的原始照片和视频）

• postgres （用于存放数据库文件）

• model-cache （用于存放AI模型）

2. 创建Docker Compose

打开威联通 Container Station，点击左侧的「应用程序」，然后点击右侧黑色「创建」按钮，输入以下代码：

services: immich-server: container_name: immich_server image: ghcr.io/immich-app/immich-server:release ports: - "2283:2283" depends_on: - redis - database environment: - DB_HOSTNAME=database - DB_USERNAME=postgres # 记得改成你的密码 - DB_PASSWORD=immich_piaolei_password - DB_DATABASE_NAME=immich - REDIS_HOSTNAME=redis - TZ=Asia/Shanghai volumes: # 记得改成你的实际路径 - /share/Container/immich/library:/usr/src/app/upload - /etc/localtime:/etc/localtime:ro devices: - /dev/dri:/dev/dri restart: always immich-machine-learning: container_name: immich_machine_learning image: ghcr.io/immich-app/immich-machine-learning:release depends_on: - database environment: - DB_HOSTNAME=database - DB_USERNAME=postgres # 必须和上方密码一致 - DB_PASSWORD=immich_piaolei_password - DB_DATABASE_NAME=immich - TZ=Asia/Shanghai volumes: - /share/Container/immich/model-cache:/cache restart: always redis: container_name: immich_redis image: docker.io/redis:6.2-alpine restart: always database: container_name: immich_postgres image: docker.io/pgvector/pgvector:pg16 environment: # 必须和上方密码一致 POSTGRES_PASSWORD: immich_piaolei_password POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_DB: immich volumes: - /share/Container/immich/postgres:/var/lib/postgresql/data restart: always

这里有几个细节需要特别注意：

• 密码一致性：代码中有三处PASSWORD=immich_piaolei_password，请务必把它们统一改成你自己的密码，否则数据库连不上会报错。

• 路径映射：底下的 /share/Container/immich/... ，这里要替换成你NAS里实际新建文件夹的绝对路径。

• 网络环境：代码拉取了Github的 ghcr.io 和 docker.io 镜像，如果你的NAS处于国内无墙环境拉取超时，建议配合咱们前几期教程写过的中转代理工具配置网络环境。

点击「创建」后，耐心等待NAS拉取这4个镜像并部署完成，在Container Station中看到状态显示正在运行即可。

三、Immich的使用和配置

部署过程非常简单，部署完成后，我们在浏览器输入 http://:2283 （例如 http://192.168.10.70:2283），就能看到Immich极其清爽的欢迎界面了。

1. 初始化管理员账号

首次使用时，系统会让你创建一个管理员账号：

创建账号后，填入邮箱、密码和名字即可进入主界面，非常清爽流畅。

2. 手机端APP备份

我们可以在苹果App Store或安卓的Google Play搜索下载 Immich 客户端。

打开APP后，在服务器地址栏填入：http://192.168.10.70:2283。

登录账号后，点击右上角的云朵图标，选择你想备份的手机相册，赋予全部照片权限，就开启后台备份。

3. 关于AI人脸识别的补充说明

Immich的机器学习（Machine Learning）容器在首次运行时，会在后台自动下载AI模型文件到我们映射的model-cache文件夹。由于模型服务器在国外，首次下载可能会比较慢。

如果发现人脸识别或者语义搜索还没生效，别着急，给它一点时间或者在NAS上配置好网络魔法环境，等模型下载完成，就会惊艳于它那强悍且精准的照片分类能力。

如果实在是不方便给NAS使用魔法，那么还可以使用PC下载模型文件，然后手动上传到NAS的model-cache文件夹中，彻底避开海外下载失败问题。

在model-cache文件夹中，语义搜索和人脸识别的模型目录架构是这样的：

model-cache/ ├─ clip/ # 智能语义搜索CLIP模型目录 │ └─ ViT-B-32__openai/ # 默认英文搜索模型 └─ facial-recognition/ # 人脸识别模型目录 └─ buffalo_l/ # 默认人脸模型

我们可以到国内的镜像站下载模型文件，按照上述架构放好model.onnx文件即可。

总结

总体来说，Immich它完美地解决了传统NAS相册速度慢、UI丑、无AI的痛点，替咱们完成了耗时繁琐的相册整理工作，而且双端体验都做得相当出色。

如果你也被手机存储空间不足折磨过，强烈建议花个几分钟把它部署在NAS里试试，能让你省下许多升级手机存储容量的预算。

以上就是本期的全部内容了，如果大家在部署过程中遇到什么问题，欢迎在评论区留言交流。也欢迎给飘雷来个点赞、收藏加关注三连击，我们下期再见！