SnapOtter生产部署指南:Docker Compose三容器栈NVIDIA GPU加速完全教程【免费下载链接】SnapOtterOpen-source, self-hosted file-processing tool. Convert, compress, OCR, transcribe run local AI across image, video, audio, PDF documents, via UI, REST API pipelines. Your files never leave your network.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtterSnapOtter 生产部署的核心就是用Docker Compose 三容器栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8搭建一套私有文件处理服务器再叠加NVIDIA GPU 加速让 AI 抠图、超分、语音转写飞快。本文面向新手带你从 0 到 1 完成生产级部署改对密码、配好限制项、启用 CUDA你的文件全程不出内网。一、为什么生产环境要用三容器栈SnapOtter 是开源、自托管的文件处理平台200 个工具覆盖图片、视频、音频、PDF 和文档支持 Web UI、REST API 与流水线Pipeline。它其实有两种运行形态形态组成适用场景单容器内嵌模式1 个容器内置 PostgreSQL Redis个人试用、快速验证三容器生产栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8 各自独立容器生产环境、团队共享生产环境选三容器栈的三个理由可独立重启与备份数据库和缓存各自挂卷坏了不互相牵连资源隔离应用、Postgres、Redis 各有内存/CPU 上限互不抢资源安全加固开箱即用官方 docker/docker-compose.yml 已内置cap_drop: ALL、最小权限数据库账号、健康检查、日志轮转等加固配置不用自己折腾。二、部署前准备清单项目要求系统LinuxAMD64 / ARM64 均支持GPU 仅 amd64Docker已安装 Docker 与 Compose 插件端口开放1349Web UI REST API内存建议应用容器 ≥6GBGPU 版 ≥8GBGPU 加速可选NVIDIA 显卡 驱动 NVIDIA Container Toolkit从源码或镜像两种起点都可以直接使用官方镜像或克隆仓库构建git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtter cd SnapOtter三、Docker Compose 三容器栈一键部署步骤第 1 步确认 Compose 文件仓库里已经备好了生产用的编排文件核心结构一目了然三个服务SnapOtter、postgres、redis生产 Compose 文件docker/docker-compose.yml构建定义docker/Dockerfile第 2 步启动三容器栈docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d首次启动会自动完成数据库迁移、创建最小权限应用账号、播种管理员账号无需手写任何 SQL。第 3 步登录并强制改密打开http://服务器IP:1349默认账号密码均为admin首次登录会被强制要求修改密码——这是生产安全的第一步务必改掉。第 4 步验证健康状态每个容器都内置了健康检查用一条命令确认三个容器全部healthydocker compose -f docker/docker-compose.yml ps应用健康检查会请求/api/v1/health接口全部通过即代表生产栈部署成功。四、关键生产环境变量配置必改清单环境变量示例集中维护在 .env.example部署时建议至少处理以下几项变量默认值生产建议DEFAULT_PASSWORDadmin必改设为强密码首次启动前设置POSTGRES_PASSWORDsnapotter必改数据库强密码DEFAULT_USERNAMEadmin按需修改管理员用户名MAX_UPLOAD_SIZE_MB0不限制如500防止大文件打爆磁盘CONCURRENT_JOBS0自动多用户共享时建议显式设核数RATE_LIMIT_PER_MIN1000API 限流防滥用MAX_USERS0不限制团队规模上限TRUST_PROXY仅信任内网反代部署时按需调整 小技巧官方镜像还支持只读数据库账号模式——设置DATABASE_MIGRATION_URL后应用日常运行使用的账号只有数据读写权限迁移时临时提权升级现有安装也不用手动 SQL详见 DOCKERHUB.md。五、NVIDIA GPU 加速三步启用 CUDA有 NVIDIA 显卡的主机可以让AI 抠图背景移除、AI 超分放大、语音转写走 CUDA 推理速度数量级提升。注意OCR 有意保持 CPU 运行时两种主机行为一致。第 1 步宿主机安装 NVIDIA Container Toolkit确保显卡驱动正常nvidia-smi能出卡信息然后按 NVIDIA 官方文档安装 container toolkit支持 Ubuntu/Debian 等主流发行版。第 2 步用 GPU 版 Compose 文件启动仓库已备好 GPU 编排文件 docker/docker-compose-gpu.yml与 CPU 版的差异只有三处内存上限从 6g 提到8gAI 推理更吃内存shm_size: 2gbPyTorch CUDA 共享内存需要通过deploy.resources.reservations.devices向容器注入全部 GPU。切换命令只多一个-f参数docker compose -f docker/docker-compose-gpu.yml up -d第 3 步验证 GPU 是否生效官方提供的验证命令docker logs SnapOtter 21 | grep GPU日志中出现 CUDA 设备信息即成功。镜像会在运行时自动检测 CUDA检测不到则安全回退 CPU不会崩——所以 GPU 装错了也只是变慢不是变坏。六、日常运维升级、备份与常见问题 升级版本docker compose -f docker/docker-compose.yml pull docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d数据库迁移会在启动时自动执行历史数据保留在SnapOtter-pgdata卷中。 备份备份四个卷即可全量恢复SnapOtter-dataAI 模型与用户文件最重要、SnapOtter-workspace、SnapOtter-pgdata、SnapOtter-redisdata。docker volume list可查看全部。 常见问题速查症状处理启动报 Storage directory is not writable宿主目录属主与容器用户不一致按日志提示对宿主机路径chown对外暴露后担心安全端口只绑本机127.0.0.1:1349:1349 前置 Nginx 反代与 HTTPSAI 任务失败/极慢无 GPU 主机属正常CPU 推理较慢或升级 GPU 栈从 1.x 旧版升级首次启动设置SQLITE_MIGRATE_PATH/data/snapotter.db成功后移除该变量总结 本文的部署路径可以浓缩为一句话docker compose up -d起三容器栈 → 改强密码与限制项 → 有卡就换 GPU Compose 文件。SnapOtter 的官方编排文件已经替你完成了数据库加固、健康检查、日志轮转等大量细节你只需要把必改清单里的密码和限制项填对就能得到一套文件永不离网的私有文件处理平台。输出文章结束 /输出文章Wait, I need to remove the closing tag issue. Let me provide the clean article.输出文章SnapOtter生产部署指南:Docker Compose三容器栈NVIDIA GPU加速完全教程SnapOtter 生产部署的核心就是用Docker Compose 三容器栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8搭建一套私有文件处理服务器再叠加NVIDIA GPU 加速让 AI 抠图、超分、语音转写飞快。本文面向新手带你从 0 到 1 完成生产级部署改对密码、配好限制项、启用 CUDA你的文件全程不出内网。一、为什么生产环境要用三容器栈SnapOtter 是开源、自托管的文件处理平台200 个工具覆盖图片、视频、音频、PDF 和文档支持 Web UI、REST API 与流水线Pipeline。它其实有两种运行形态形态组成适用场景单容器内嵌模式1 个容器内置 PostgreSQL Redis个人试用、快速验证三容器生产栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8 各自独立容器生产环境、团队共享生产环境选三容器栈的三个理由可独立重启与备份数据库和缓存各自挂卷坏了不互相牵连资源隔离应用、Postgres、Redis 各有内存/CPU 上限互不抢资源安全加固开箱即用官方 docker/docker-compose.yml 已内置cap_drop: ALL、最小权限数据库账号、健康检查、日志轮转等加固配置不用自己折腾。二、部署前准备清单项目要求系统LinuxAMD64 / ARM64 均支持GPU 仅 amd64Docker已安装 Docker 与 Compose 插件端口开放1349Web UI REST API内存建议应用容器 ≥6GBGPU 版 ≥8GBGPU 加速可选NVIDIA 显卡 驱动 NVIDIA Container Toolkit也可以克隆仓库从源码构建git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtter cd SnapOtter三、Docker Compose 三容器栈一键部署步骤第 1 步确认 Compose 文件仓库里已经备好了生产用的编排文件核心结构一目了然三个服务SnapOtter、postgres、redis生产 Compose 文件docker/docker-compose.yml构建定义docker/Dockerfile第 2 步启动三容器栈docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d首次启动会自动完成数据库迁移、创建最小权限应用账号、播种管理员账号无需手写任何 SQL。第 3 步登录并强制改密打开http://服务器IP:1349默认账号密码均为admin首次登录会被强制要求修改密码——这是生产安全的第一步务必改掉。第 4 步验证健康状态每个容器都内置了健康检查用一条命令确认三个容器全部healthydocker compose -f docker/docker-compose.yml ps应用健康检查会请求/api/v1/health接口全部通过即代表生产栈部署成功。四、关键生产环境变量配置必改清单环境变量示例集中维护在 .env.example部署时建议至少处理以下几项变量默认值生产建议DEFAULT_PASSWORDadmin必改设为强密码首次启动前设置POSTGRES_PASSWORDsnapotter必改数据库强密码DEFAULT_USERNAMEadmin按需修改管理员用户名MAX_UPLOAD_SIZE_MB0不限制如500防止大文件打爆磁盘CONCURRENT_JOBS0自动多用户共享时建议显式设核数RATE_LIMIT_PER_MIN1000API 限流防滥用MAX_USERS0不限制团队规模上限TRUST_PROXY仅信任内网反代部署时按需调整 小技巧设置DATABASE_MIGRATION_URL后可启用只读账号模式——应用日常运行账号只有数据读写权限迁移时临时提权升级现有安装也不用手动 SQL详见 DOCKERHUB.md。五、NVIDIA GPU 加速三步启用 CUDA有 NVIDIA 显卡的主机可以让AI 抠图背景移除、AI 超分放大、语音转写走 CUDA 推理速度数量级提升。注意OCR 有意保持 CPU 运行时两种主机行为一致。第 1 步宿主机安装 NVIDIA Container Toolkit确保显卡驱动正常nvidia-smi能出卡信息然后按 NVIDIA 官方文档安装 container toolkit支持 Ubuntu/Debian 等主流发行版。第 2 步用 GPU 版 Compose 文件启动仓库已备好 GPU 编排文件 docker/docker-compose-gpu.yml与 CPU 版的差异只有三处内存上限从 6g 提到8gAI 推理更吃内存shm_size: 2gbPyTorch CUDA 共享内存需要通过deploy.resources.reservations.devices向容器注入全部 GPU。切换命令只多一个-f参数docker compose -f docker/docker-compose-gpu.yml up -d第 3 步验证 GPU 是否生效官方提供的验证命令docker logs SnapOtter 21 | grep GPU日志中出现 CUDA 设备信息即成功。镜像会在运行时自动检测 CUDA检测不到则安全回退 CPU不会崩——所以 GPU 没配好也只是变慢不是变坏。六、日常运维升级、备份与常见问题 升级版本docker compose -f docker/docker-compose.yml pull docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d数据库迁移会在启动时自动执行历史数据保留在SnapOtter-pgdata卷中。 备份备份四个卷即可全量恢复SnapOtter-dataAI 模型与用户文件最重要、SnapOtter-workspace、SnapOtter-pgdata、SnapOtter-redisdata。docker volume list可查看全部。 常见问题速查症状处理启动报 Storage directory is not writable宿主目录属主与容器用户不一致按日志提示对宿主机路径chown对外暴露后担心安全端口只绑本机127.0.0.1:1349:1349 前置 Nginx 反代与 HTTPSAI 任务失败/极慢无 GPU 主机属正常CPU 推理较慢或升级 GPU 栈从 1.x 旧版升级首次启动设置SQLITE_MIGRATE_PATH/data/snapotter.db成功后移除该变量总结 本文的部署路径可以浓缩为一句话docker compose up -d起三容器栈 → 改强密码与限制项 → 有卡就换 GPU Compose 文件。SnapOtter 的官方编排文件已经替你完成了数据库加固、健康检查、日志轮转等大量细节你只需要把必改清单里的密码和限制项填对就能得到一套文件永不离网的私有文件处理平台。【免费下载链接】SnapOtterOpen-source, self-hosted file-processing tool. Convert, compress, OCR, transcribe run local AI across image, video, audio, PDF documents, via UI, REST API pipelines. Your files never leave your network.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtter创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 SnapOtter生产部署指南:Docker Compose三容器栈+NVIDIA GPU加速完全教程
SnapOtter生产部署指南:Docker Compose三容器栈NVIDIA GPU加速完全教程【免费下载链接】SnapOtterOpen-source, self-hosted file-processing tool. Convert, compress, OCR, transcribe run local AI across image, video, audio, PDF documents, via UI, REST API pipelines. Your files never leave your network.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtterSnapOtter 生产部署的核心就是用Docker Compose 三容器栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8搭建一套私有文件处理服务器再叠加NVIDIA GPU 加速让 AI 抠图、超分、语音转写飞快。本文面向新手带你从 0 到 1 完成生产级部署改对密码、配好限制项、启用 CUDA你的文件全程不出内网。一、为什么生产环境要用三容器栈SnapOtter 是开源、自托管的文件处理平台200 个工具覆盖图片、视频、音频、PDF 和文档支持 Web UI、REST API 与流水线Pipeline。它其实有两种运行形态形态组成适用场景单容器内嵌模式1 个容器内置 PostgreSQL Redis个人试用、快速验证三容器生产栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8 各自独立容器生产环境、团队共享生产环境选三容器栈的三个理由可独立重启与备份数据库和缓存各自挂卷坏了不互相牵连资源隔离应用、Postgres、Redis 各有内存/CPU 上限互不抢资源安全加固开箱即用官方 docker/docker-compose.yml 已内置cap_drop: ALL、最小权限数据库账号、健康检查、日志轮转等加固配置不用自己折腾。二、部署前准备清单项目要求系统LinuxAMD64 / ARM64 均支持GPU 仅 amd64Docker已安装 Docker 与 Compose 插件端口开放1349Web UI REST API内存建议应用容器 ≥6GBGPU 版 ≥8GBGPU 加速可选NVIDIA 显卡 驱动 NVIDIA Container Toolkit从源码或镜像两种起点都可以直接使用官方镜像或克隆仓库构建git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtter cd SnapOtter三、Docker Compose 三容器栈一键部署步骤第 1 步确认 Compose 文件仓库里已经备好了生产用的编排文件核心结构一目了然三个服务SnapOtter、postgres、redis生产 Compose 文件docker/docker-compose.yml构建定义docker/Dockerfile第 2 步启动三容器栈docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d首次启动会自动完成数据库迁移、创建最小权限应用账号、播种管理员账号无需手写任何 SQL。第 3 步登录并强制改密打开http://服务器IP:1349默认账号密码均为admin首次登录会被强制要求修改密码——这是生产安全的第一步务必改掉。第 4 步验证健康状态每个容器都内置了健康检查用一条命令确认三个容器全部healthydocker compose -f docker/docker-compose.yml ps应用健康检查会请求/api/v1/health接口全部通过即代表生产栈部署成功。四、关键生产环境变量配置必改清单环境变量示例集中维护在 .env.example部署时建议至少处理以下几项变量默认值生产建议DEFAULT_PASSWORDadmin必改设为强密码首次启动前设置POSTGRES_PASSWORDsnapotter必改数据库强密码DEFAULT_USERNAMEadmin按需修改管理员用户名MAX_UPLOAD_SIZE_MB0不限制如500防止大文件打爆磁盘CONCURRENT_JOBS0自动多用户共享时建议显式设核数RATE_LIMIT_PER_MIN1000API 限流防滥用MAX_USERS0不限制团队规模上限TRUST_PROXY仅信任内网反代部署时按需调整 小技巧官方镜像还支持只读数据库账号模式——设置DATABASE_MIGRATION_URL后应用日常运行使用的账号只有数据读写权限迁移时临时提权升级现有安装也不用手动 SQL详见 DOCKERHUB.md。五、NVIDIA GPU 加速三步启用 CUDA有 NVIDIA 显卡的主机可以让AI 抠图背景移除、AI 超分放大、语音转写走 CUDA 推理速度数量级提升。注意OCR 有意保持 CPU 运行时两种主机行为一致。第 1 步宿主机安装 NVIDIA Container Toolkit确保显卡驱动正常nvidia-smi能出卡信息然后按 NVIDIA 官方文档安装 container toolkit支持 Ubuntu/Debian 等主流发行版。第 2 步用 GPU 版 Compose 文件启动仓库已备好 GPU 编排文件 docker/docker-compose-gpu.yml与 CPU 版的差异只有三处内存上限从 6g 提到8gAI 推理更吃内存shm_size: 2gbPyTorch CUDA 共享内存需要通过deploy.resources.reservations.devices向容器注入全部 GPU。切换命令只多一个-f参数docker compose -f docker/docker-compose-gpu.yml up -d第 3 步验证 GPU 是否生效官方提供的验证命令docker logs SnapOtter 21 | grep GPU日志中出现 CUDA 设备信息即成功。镜像会在运行时自动检测 CUDA检测不到则安全回退 CPU不会崩——所以 GPU 装错了也只是变慢不是变坏。六、日常运维升级、备份与常见问题 升级版本docker compose -f docker/docker-compose.yml pull docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d数据库迁移会在启动时自动执行历史数据保留在SnapOtter-pgdata卷中。 备份备份四个卷即可全量恢复SnapOtter-dataAI 模型与用户文件最重要、SnapOtter-workspace、SnapOtter-pgdata、SnapOtter-redisdata。docker volume list可查看全部。 常见问题速查症状处理启动报 Storage directory is not writable宿主目录属主与容器用户不一致按日志提示对宿主机路径chown对外暴露后担心安全端口只绑本机127.0.0.1:1349:1349 前置 Nginx 反代与 HTTPSAI 任务失败/极慢无 GPU 主机属正常CPU 推理较慢或升级 GPU 栈从 1.x 旧版升级首次启动设置SQLITE_MIGRATE_PATH/data/snapotter.db成功后移除该变量总结 本文的部署路径可以浓缩为一句话docker compose up -d起三容器栈 → 改强密码与限制项 → 有卡就换 GPU Compose 文件。SnapOtter 的官方编排文件已经替你完成了数据库加固、健康检查、日志轮转等大量细节你只需要把必改清单里的密码和限制项填对就能得到一套文件永不离网的私有文件处理平台。输出文章结束 /输出文章Wait, I need to remove the closing tag issue. Let me provide the clean article.输出文章SnapOtter生产部署指南:Docker Compose三容器栈NVIDIA GPU加速完全教程SnapOtter 生产部署的核心就是用Docker Compose 三容器栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8搭建一套私有文件处理服务器再叠加NVIDIA GPU 加速让 AI 抠图、超分、语音转写飞快。本文面向新手带你从 0 到 1 完成生产级部署改对密码、配好限制项、启用 CUDA你的文件全程不出内网。一、为什么生产环境要用三容器栈SnapOtter 是开源、自托管的文件处理平台200 个工具覆盖图片、视频、音频、PDF 和文档支持 Web UI、REST API 与流水线Pipeline。它其实有两种运行形态形态组成适用场景单容器内嵌模式1 个容器内置 PostgreSQL Redis个人试用、快速验证三容器生产栈应用 PostgreSQL 17 Redis 8 各自独立容器生产环境、团队共享生产环境选三容器栈的三个理由可独立重启与备份数据库和缓存各自挂卷坏了不互相牵连资源隔离应用、Postgres、Redis 各有内存/CPU 上限互不抢资源安全加固开箱即用官方 docker/docker-compose.yml 已内置cap_drop: ALL、最小权限数据库账号、健康检查、日志轮转等加固配置不用自己折腾。二、部署前准备清单项目要求系统LinuxAMD64 / ARM64 均支持GPU 仅 amd64Docker已安装 Docker 与 Compose 插件端口开放1349Web UI REST API内存建议应用容器 ≥6GBGPU 版 ≥8GBGPU 加速可选NVIDIA 显卡 驱动 NVIDIA Container Toolkit也可以克隆仓库从源码构建git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtter cd SnapOtter三、Docker Compose 三容器栈一键部署步骤第 1 步确认 Compose 文件仓库里已经备好了生产用的编排文件核心结构一目了然三个服务SnapOtter、postgres、redis生产 Compose 文件docker/docker-compose.yml构建定义docker/Dockerfile第 2 步启动三容器栈docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d首次启动会自动完成数据库迁移、创建最小权限应用账号、播种管理员账号无需手写任何 SQL。第 3 步登录并强制改密打开http://服务器IP:1349默认账号密码均为admin首次登录会被强制要求修改密码——这是生产安全的第一步务必改掉。第 4 步验证健康状态每个容器都内置了健康检查用一条命令确认三个容器全部healthydocker compose -f docker/docker-compose.yml ps应用健康检查会请求/api/v1/health接口全部通过即代表生产栈部署成功。四、关键生产环境变量配置必改清单环境变量示例集中维护在 .env.example部署时建议至少处理以下几项变量默认值生产建议DEFAULT_PASSWORDadmin必改设为强密码首次启动前设置POSTGRES_PASSWORDsnapotter必改数据库强密码DEFAULT_USERNAMEadmin按需修改管理员用户名MAX_UPLOAD_SIZE_MB0不限制如500防止大文件打爆磁盘CONCURRENT_JOBS0自动多用户共享时建议显式设核数RATE_LIMIT_PER_MIN1000API 限流防滥用MAX_USERS0不限制团队规模上限TRUST_PROXY仅信任内网反代部署时按需调整 小技巧设置DATABASE_MIGRATION_URL后可启用只读账号模式——应用日常运行账号只有数据读写权限迁移时临时提权升级现有安装也不用手动 SQL详见 DOCKERHUB.md。五、NVIDIA GPU 加速三步启用 CUDA有 NVIDIA 显卡的主机可以让AI 抠图背景移除、AI 超分放大、语音转写走 CUDA 推理速度数量级提升。注意OCR 有意保持 CPU 运行时两种主机行为一致。第 1 步宿主机安装 NVIDIA Container Toolkit确保显卡驱动正常nvidia-smi能出卡信息然后按 NVIDIA 官方文档安装 container toolkit支持 Ubuntu/Debian 等主流发行版。第 2 步用 GPU 版 Compose 文件启动仓库已备好 GPU 编排文件 docker/docker-compose-gpu.yml与 CPU 版的差异只有三处内存上限从 6g 提到8gAI 推理更吃内存shm_size: 2gbPyTorch CUDA 共享内存需要通过deploy.resources.reservations.devices向容器注入全部 GPU。切换命令只多一个-f参数docker compose -f docker/docker-compose-gpu.yml up -d第 3 步验证 GPU 是否生效官方提供的验证命令docker logs SnapOtter 21 | grep GPU日志中出现 CUDA 设备信息即成功。镜像会在运行时自动检测 CUDA检测不到则安全回退 CPU不会崩——所以 GPU 没配好也只是变慢不是变坏。六、日常运维升级、备份与常见问题 升级版本docker compose -f docker/docker-compose.yml pull docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d数据库迁移会在启动时自动执行历史数据保留在SnapOtter-pgdata卷中。 备份备份四个卷即可全量恢复SnapOtter-dataAI 模型与用户文件最重要、SnapOtter-workspace、SnapOtter-pgdata、SnapOtter-redisdata。docker volume list可查看全部。 常见问题速查症状处理启动报 Storage directory is not writable宿主目录属主与容器用户不一致按日志提示对宿主机路径chown对外暴露后担心安全端口只绑本机127.0.0.1:1349:1349 前置 Nginx 反代与 HTTPSAI 任务失败/极慢无 GPU 主机属正常CPU 推理较慢或升级 GPU 栈从 1.x 旧版升级首次启动设置SQLITE_MIGRATE_PATH/data/snapotter.db成功后移除该变量总结 本文的部署路径可以浓缩为一句话docker compose up -d起三容器栈 → 改强密码与限制项 → 有卡就换 GPU Compose 文件。SnapOtter 的官方编排文件已经替你完成了数据库加固、健康检查、日志轮转等大量细节你只需要把必改清单里的密码和限制项填对就能得到一套文件永不离网的私有文件处理平台。【免费下载链接】SnapOtterOpen-source, self-hosted file-processing tool. Convert, compress, OCR, transcribe run local AI across image, video, audio, PDF documents, via UI, REST API pipelines. Your files never leave your network.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/SnapOtter创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考