Installation
Noodle Gallery mit Docker Compose in unter fünf Minuten zum Laufen bringen. Kompatibel mit jeder bestehenden Immich-Installation.
Ausführliche Anleitungen gesucht? Vollständige Dokumentation lesenVon Immich migrieren
Läuft bei dir schon Immich? Der Wechsel ist einfach — tausche zwei Image-Namen in deiner docker-compose.yml aus und erhöhe IMMICH_VERSION in deiner .env.
Die aktuelle Version ist v4.
docker exec -t immich_postgres pg_dumpall -U postgres > backup.sql image: ghcr.io/immich-app/immich-server:${IMMICH_VERSION:-release} image: ghcr.io/open-noodle/gallery-server:${IMMICH_VERSION:-release} image: ghcr.io/immich-app/immich-machine-learning:${IMMICH_VERSION:-release} image: ghcr.io/open-noodle/gallery-ml:${IMMICH_VERSION:-release} IMMICH_VERSION=v2 IMMICH_VERSION=v4 Dann die neuen Images laden und neu starten:
docker compose pull && docker compose up -dDeine Daten, Datenbank und Konfiguration sind vollständig kompatibel — keine Migrationsschritte nötig.
Gallery liefert ein Bereinigungsskript als SQL, das alle Gallery-spezifischen Tabellen, Spalten und Migrationseinträge entfernt — Gemeinsame Spaces, Tier-Erkennung, Klassifikationen, Duplikat-Daten — und eine saubere Immich-Datenbank hinterlässt. Deine Fotos und Videos werden nie angerührt. Einfach die zwei Image-Namen zurücktauschen und du bist wieder bei Upstream.
Anleitung zum Zurückwechseln lesenNeugierig, was Gallery zu Immich hinzufügt? Den vollständigen Vergleich Gallery vs. Immich lesen →
Voraussetzungen
docker compose (v2-Plugin) Konfigurationsdateien herunterladen
Erstelle ein Verzeichnis für Noodle Gallery und lade die Docker Compose-Datei und die Umgebungsvorlage herunter.
mkdir ./noodle-gallery
cd ./noodle-gallery
wget -O docker-compose.yml https://github.com/open-noodle/gallery/releases/latest/download/docker-compose.yml
wget -O .env https://github.com/open-noodle/gallery/releases/latest/download/example.envexample.env in .env um. Umgebung konfigurieren
Öffne die .env-Datei und passe deine Einstellungen an. Die wichtigsten Optionen stehen oben — S3-Speicher ist optional.
# ── Grundeinstellungen ─────────────────────────────────────────
# Speicherort für Fotos und Videos
UPLOAD_LOCATION=./library
# Speicherort für PostgreSQL-Daten (muss eine lokale Festplatte sein, kein Netzlaufwerk)
DB_DATA_LOCATION=./postgres
# Zeitzone: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones
TZ=Etc/UTC
# Container-Image-Tag — "release" für aktuell, "v4" für letztes v4.x oder z.B. "v4.0.1" anheften
IMMICH_VERSION=release
# WICHTIG: Durch ein zufälliges Passwort ersetzen (nur A-Za-z0-9)
DB_PASSWORD=change-me-to-something-random
# Diese Standardwerte müssen selten geändert werden
DB_USERNAME=postgres
DB_DATABASE_NAME=immich
# ── S3-kompatibler Speicher (optional) ────────────────────────
# Kommentiere aus, um Uploads in S3 statt auf der lokalen Festplatte zu speichern.
# Funktioniert mit AWS S3, MinIO, Cloudflare R2, Backblaze B2, Wasabi usw.
# IMMICH_STORAGE_BACKEND=s3
# IMMICH_S3_BUCKET=mein-gallery-bucket
# IMMICH_S3_REGION=eu-central-1
# IMMICH_S3_ENDPOINT=https://s3.eu-central-1.amazonaws.com
# IMMICH_S3_ACCESS_KEY_ID=
# IMMICH_S3_SECRET_ACCESS_KEY=
# IMMICH_S3_SERVE_MODE=redirect
# IMMICH_S3_PRESIGNED_URL_EXPIRY=3600Variable Referenz
UPLOAD_LOCATION Pfad für hochgeladene Medien. Im Produktivbetrieb einen absoluten Pfad verwenden. DB_DATA_LOCATION Pfad für PostgreSQL-Daten. Muss eine lokale Festplatte sein — Netzlaufwerke werden nicht unterstützt. DB_PASSWORD Datenbankpasswort. Nur A-Za-z0-9-Zeichen. Vor dem ersten Start ändern. IMMICH_VERSION Container-Tag. release = aktuell, v4 = letztes v4.x, oder auf eine bestimmte Version anheften. IMMICH_STORAGE_BACKEND Auf s3 setzen, um neu Uploads in S3 zu speichern. Standard: disk. Bestehende Dateien auf der Festplatte funktionieren weiter. IMMICH_S3_BUCKET S3-Bucket-Name. Erforderlich bei S3-Speicher. IMMICH_S3_ENDPOINT Benutzerdefinierter Endpunkt für Nicht-AWS-Dienste (MinIO, R2, B2). Für AWS S3 weglassen. IMMICH_S3_SERVE_MODE redirect gibt vorsignierte URLs zurück (schneller). proxy streamt über den Server. Standard: redirect. Container starten
Führe aus dem noodle-gallery-Verzeichnis heraus folgenden Befehl aus:
docker compose up -dDieser Befehl lädt die Container-Images, erstellt die Datenbank und startet alle Dienste. Beim ersten Start werden ~2 GB Images heruntergeladen, was einige Minuten dauern kann.
docker compose (mit Leerzeichen), nicht docker-compose (mit Bindestrich). Das eigenständige docker-compose-Binary ist veraltet. Web-Oberfläche aufrufen
Öffne http://deine-server-ip:2283 im Browser. Du wirst aufgefordert, das erste Admin-Konto zu erstellen.
http://localhost:2283 Die mobile App (Android & iOS) verbindet sich mit derselben URL. Lade sie im Play Store oder App Store herunter und gib deine Server-URL ein.
GPU-Beschleunigung optional
Für schnellere ML-Inferenz (Gesichtserkennung, CLIP, Tier-Erkennung) ein GPU-beschleunigtes ML-Image verwenden:
# In docker-compose.yml den ML-Image-Tag ändern:
image: ghcr.io/open-noodle/gallery-ml:${IMMICH_VERSION:-release}-cuda
Verfügbare Tags: -cuda (NVIDIA), -rocm (AMD), -openvino (Intel).
Aktualisieren
Auf die neueste Version aktualisieren:
docker compose pull
docker compose up -dDatenbankmigrationen werden beim Start automatisch ausgeführt. Vor größeren Versions-Upgrades immer zuerst die Datenbank sichern.
API-Dokumentation
Gallery stellt eine vollständige REST-API bereit, die über OpenAPI dokumentiert ist. Jede laufende Instanz bietet eine interaktive Swagger-Oberfläche unter /doc — inklusive aller fork-spezifischen Endpunkte für Gemeinsame Spaces, Benutzergruppen und Tier-Erkennung.
http://dein-server:2283/doc Die API kann auch auf der Live-Demo durchsucht werden:
API auf demo.opennoodle.de erkundenHäufig gestellte Fragen
Wie migriere ich von Immich zu Noodle Gallery?
Tausche zwei Image-Namen in deiner docker-compose.yml aus: ersetze ghcr.io/immich-app/immich-server durch ghcr.io/open-noodle/gallery-server und ghcr.io/immich-app/immich-machine-learning durch ghcr.io/open-noodle/gallery-ml. Dann führe 'docker compose pull && docker compose up -d' aus. Deine Daten, Datenbank und Konfiguration sind vollständig kompatibel — keine Migrationsschritte erforderlich. Sichere vorher immer deine Datenbank mit pg_dumpall.
Kann ich meine Fotos aus Google Fotos importieren?
Ja. Noodle Gallery hat einen eingebauten Importassistenten, der dein Google Takeout-Archiv direkt im Browser einliest. Datum, GPS-Koordinaten, Beschreibungen, Favoriten und Albumstruktur bleiben vollständig erhalten. Kein Skript, keine Kommandozeile — einfach die ZIP-Datei hochladen.
Was sind die Systemanforderungen?
2+ CPU-Kerne, mindestens 4 GB RAM (6 GB+ empfohlen für maschinelles Lernen), Docker Engine v25+ mit dem docker compose v2-Plugin sowie lokaler Festplattenspeicher oder S3-kompatibler Speicher für deine Bibliothek und ~10 GB für Container und Datenbank. Linux wird empfohlen; macOS und Windows (mit WSL2) funktionieren ebenfalls.
Unterstützt Noodle Gallery GPU-Beschleunigung?
Ja. Verwende ein GPU-beschleunigtes ML-Image: -cuda für NVIDIA, -rocm für AMD oder -openvino für Intel. Ändere den Image-Tag von gallery-ml in docker-compose.yml von 'release' auf 'release-cuda' (oder deinen Hersteller-Tag) und starte den Stack neu.
Kann ich meine Fotos in S3-kompatiblem Speicher ablegen?
Ja. Noodle Gallery unterstützt jedes S3-kompatible Backend, darunter AWS S3, MinIO, Cloudflare R2, Backblaze B2 und Wasabi. Setze IMMICH_STORAGE_BACKEND=s3 zusammen mit Bucket, Region, Endpunkt und Zugangsdaten in deiner .env-Datei.
Ist Noodle Gallery kostenlos?
Ja. Noodle Gallery ist kostenlos und Open Source unter AGPL-3.0. Du kannst es auf beliebiger eigener Hardware betreiben — ohne Abonnement, ohne Speicherlimit und ohne Nutzungsgebühren.
Wie aktualisiere ich Noodle Gallery auf die neueste Version?
Führe 'docker compose pull && docker compose up -d' in deinem noodle-gallery-Verzeichnis aus. Datenbankmigrationen werden beim Start automatisch durchgeführt. Sichere deine Datenbank vor größeren Versions-Upgrades immer zuerst.