Immich 智能搜索 - 支持中文的 CLIP 大模型

重要提示

Immich 目前已经支持直接修改模型名称，保存之后，即可自动拉取模型。只要你的模型名称和网络都没问题，直接改模型名称即可，不需要手动拉模型了。

目前比较推荐的是这个支持中文的 CLIP 大模型：XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus。

在 immich 后台 管理 -> 设置 -> 机器学习设置 -> 智能搜索 -> CLIP 模型 中粘贴上面的模型名称，点击保存。之后在 任务 中重新运行 智能搜索 任务。

Immich 默认的智能搜索模型是 ViT-B-32__openai，但这个模型不支持中文，Immich 官方提供了一些大模型，在 模型列表 可以找到。其中就有一个 XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus 支持中文。

注意

模型的体积比较大，下面介绍的拉取模型办法实际是把模型保存到了 /mnt/user/system/docker/docker.img 中， Unraid 默认的 Docker 虚拟磁盘大小为 20G，如果你没有修改过，可以提前将虚拟磁盘容量改大一些，避免拉取过程出错。具体办法如下：

在 Unraid 设置 -> Docker -> 启用 Docker 修改为 否，修改虚拟磁盘大小之后重新启用即可。

使用 git-lfs 拉取模型

网上介绍的办法有点麻烦，路径很容易搞错，这里介绍一个比较简单的办法。可以直接通过 git 将这个模型直接拉到本地。需要提前 安装 git-lfs。

安装好 git-lfs 之后，可以打开 Unraid 终端，直接用下面的命令拉取模型：

# 进入到 immich 默认的模型目录
cd /var/lib/docker/volumes/immich_model-cache/_data/clip

# 拉取模型
git clone https://huggingface.co/immich-app/XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus

更新模型

如果后续模型有更新，可以直接 cd 到对应的模型下面，使用 git pull 直接更新。

设置 Smart Search

模型拉下来之后，可以在 Immich 后台 Administration -> Setting -> Machine Learning Setting -> Smart Search 中，将 CLIP MODEL 修改为大模型的名称，并点击保存。

之后可以在 Docker Compose 中 UPDATE STACK，然后在 Immich 后台 Administration -> Job 中重新跑一遍 SMART SEARCH。

跑的过程中 CPU 占用会比较高，属于正常现象，跑完之后就会正常。跑完就能用中文搜索了：

其它模型

如果你想试试其它模型，可以在 模型列表，点具体某个模型进去，在右侧可以找到 Clone repository：

打开后点击命令右侧的复制按钮：

到 Unraid 终端直接执行即可。