前言:

之前的教程,搭建了immich还有让immich支持中文题图,但是导入照片后,想搜索内容的时候发现默认ai并不能支持中文检索,模型对中文支持非常不友好,今天来搞一个支持中文的模型,方便我们搜索。

教程:

注意,在开始之前,我们的服务端要能国际网络,不懂是啥请自行百度,写了模型之后服务端会自动联网下载,后端链接的服务器并不能良好下载,所以需要国际网络,如果没有我也提供本地方法。

模型名字:immich-app/XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus

保存后,我们去任务页面刷新一下智能搜索。

刷新完成后,我们去搜索一下,看看中文搜索是否能出结果。

结果还是不错的,不过这个是在线方式的,我们在试试离线的。

离线方式有点麻烦,我们先下载XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus模型,复制到immich-machine-learning容器映射的cache路径。

 

比如我这个图片的配置,容器内部的/cache 对应的宿主机路径是/data/appdata/immich/cache,所以我们下载的模型就要放在/data/appdata/immich/cache/clip,如果没有clip可以自己创建一个,然后把下载到的模型放到里面,然后重启immich-machine-learning容器

重启命令:

docker restart immich-machine-learning

注意,这是使用我的教程搭建的可以使用,如果是其他,请自行查看你容器的名字 可以用 docker ps -a

在进入 immich的管理-设置-机器学习修改clip的内容。

 

保存后 在刷新一下智能搜索。

刷新的时候,可以去看一下immich-machine-learning容器的日志。

这样就基本没啥问题了,智能搜索刷新后,就可以测试搜索了,这里我就不在放图了。

结尾:

到此,更换支持中文的clip模型的教程就结束了,至于离线模型,我会上传到百度网盘或者阿里网盘,等上传结束后,我在增加下载。

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