Immich - KI-gestütztes Foto-Backup als Google-Photos-Alternative

≈ 2 min
fotoski

Immich - KI-gestütztes Foto-Backup als Google-Photos-Alternative

Immich ist eine selbstgehostete Foto- und Video-Backup-Lösung mit automatischer KI-Klassifizierung, Gesichtserkennung und einer modernen mobilen App.

Was ist Immich?

Immich bietet nahezu alle Funktionen von Google Photos — automatisches Backup vom Smartphone, Personen- und Ortsgruppierung, Alben, Suche per KI-Beschreibung — vollständig auf dem eigenen Server. Die mobile App für iOS und Android synchronisiert Fotos im Hintergrund und spiegelt die gewohnte Google-Photos-Erfahrung. Für die KI-Funktionen wie Objekterkennung und Gesichts-Clustering wird kein Cloud-Dienst benötigt; alles läuft lokal über Machine-Learning-Container.

Voraussetzungen

  • Docker 20.10+ / Docker Compose
  • Mindestens 4 GB RAM (8 GB empfohlen für ML-Features)
  • Ausreichend Speicherplatz für die Fotobibliothek

Compose-Beispiel

services:
  immich-server:
    image: ghcr.io/immich-app/immich-server:release
    container_name: immich-server
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "2283:3001"
    volumes:
      - ./upload:/usr/src/app/upload
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
    environment:
      - DB_HOSTNAME=immich-db
      - DB_USERNAME=immich
      - DB_PASSWORD=secret
      - DB_DATABASE_NAME=immich
      - REDIS_HOSTNAME=immich-redis
    depends_on:
      - immich-db
      - immich-redis

  immich-db:
    image: tensorchord/pgvecto-rs:pg16-v0.2.0
    container_name: immich-db
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./db-data:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      - POSTGRES_USER=immich
      - POSTGRES_PASSWORD=secret
      - POSTGRES_DB=immich

  immich-redis:
    image: redis:7-alpine
    container_name: immich-redis
    restart: unless-stopped

Hinweise

  • Immich verwendet eine speziell angepasste PostgreSQL-Version mit pgvecto-rs für Vektorsuche — das Standard-Postgres-Image ist nicht kompatibel.
  • Das offizielle docker-compose.yml und .env-Beispiel aus dem GitHub-Repository sollten als Basis verwendet werden, da regelmäßige Updates Schema-Migrationen enthalten.
  • Die ML-Services (Gesichtserkennung, CLIP-Suche) laufen in separaten Containern und können deaktiviert werden, wenn RAM knapp ist.
  • Mobile Apps sind im App Store und Google Play verfügbar; die Server-URL wird beim ersten Start der App eingetragen.