Alojar Immich en su propio VPS

Por qué autoalojar Immich en un VPS

Lo que aporta autoalojar Immich

• Copia de seguridad automática desde iOS y Android en cuanto se toma una foto, como una nube privada.
• Reconocimiento facial y búsqueda semántica ejecutados en su servidor, sin envío a terceros.
• Capacidad igual a la de su disco VPS: sin cuota impuesta, sin facturación por GB.
• Compartición de álbumes mediante un enlace seguro que usted controla y revoca en cualquier momento.
• Soporte multiusuario: cada miembro del hogar o del equipo tiene su biblioteca aislada.
• Metadatos EXIF, mapas y líneas de tiempo conservados localmente, sin explotación publicitaria.

Requisitos de hardware y software

Desplegar Immich paso a paso

1. 01

   Preparar el VPS y el almacenamiento

   Actualice el sistema, instale Docker y cree después un punto de montaje dedicado a los medios, por ejemplo /mnt/photos, separado del disco del sistema. Active al menos 2 GB de swap para el servicio de machine learning.

2. 02

   Obtener el compose oficial y el .env

   Descargue el docker-compose.yml y el archivo example.env del repositorio de Immich con wget. Renómbrelo a .env y defina después UPLOAD_LOCATION=/mnt/photos, la contraseña de la base de datos y DB_DATA_LOCATION en un volumen persistente.

3. 03

   Comprender los tres servicios (v3+)

   Desde la versión 3.0.0, la stack arranca immich-server, immich-machine-learning y database (PostgreSQL con pgvector). Redis ya no es un servicio separado — va integrado en el servidor Immich. La extensión pgvecto.rs se ha eliminado: no utilice la antigua imagen de base de datos ghcr.io/immich-app/postgres, sustituida por la imagen oficial de PostgreSQL 17 con pgvector.

4. 04

   Arrancar la pila y crear el administrador

   Ejecute docker compose up -d y espere a que se descarguen las imágenes de ML, que son voluminosas. Abra el puerto 2283 a nivel interno y cree después la cuenta de administrador mediante el asistente web, antes de invitar a otros usuarios.

5. 05

   Proteger con un reverse proxy y SSL

   Coloque Caddy delante del servidor: photos.votreentreprise.com { reverse_proxy immich-server:2283 }. Aumente el tamaño máximo de subida del proxy (client_max_body_size en Nginx), porque los vídeos pueden ser pesados; de lo contrario, los envíos desde el móvil fallan.

6. 06

   Configurar la aplicación móvil

   Instale Immich desde la App Store o la Play Store, indique https://photos.votreentreprise.com como URL del servidor, inicie sesión y active después la copia de seguridad automática del carrete para replicar de forma continua sus nuevas fotos.

Resolver los errores de machine learning

Diagnosticar y corregir el servicio de ML

1. 07

   Comprobar la red de Docker

   Ejecute docker network inspect immich_default y localice si immich-server e immich-machine-learning figuran ambos en la lista Containers. Si falta uno, revise el campo networks de su docker-compose.yml: ambos servicios deben referenciar la misma red.

2. 08

   Detectar un OOM silencioso

   Ejecute dmesg | grep -i oom para ver si el kernel ha matado un proceso. Cada OOM kill menciona el nombre del contenedor y la cantidad de memoria solicitada. Un resultado vacío no confirma la ausencia de un OOM si el sistema se ha reiniciado desde el incidente.

3. 09

   Consultar los registros del contenedor de ML

   Ejecute docker logs immich-machine-learning --tail 50 para observar las últimas líneas. Una parada limpia o un error de carga del modelo aparecerá ahí con más claridad que un OOM silencioso del kernel.

4. 10

   Reiniciar el servicio de ML

   Si la red es correcta y la RAM es suficiente, reinicie únicamente ese servicio con docker compose restart immich-machine-learning y observe si las tareas se reanudan en los minutos siguientes mediante docker logs -f immich-machine-learning.

Migrar de la v2.4.x a la v3.0.0: la ruta obligatoria

Procedimiento de actualización v2.4.x → v3

1. 11

   Hacer una copia de seguridad de la base de datos antes que nada

   Antes de cualquier actualización, exporte la base con docker exec -t immich_postgres pg_dumpall -c -U postgres > backup_immich_avant_v3.sql. Conserve también la carpeta UPLOAD_LOCATION. Una migración HNSW fallida a mitad de camino y sin copia de seguridad deja la base en un estado incoherente.

2. 12

   Subir primero a la versión 1.132.3

   Modifique docker-compose.yml para utilizar la versión v1.132.3 (tag exacto) en immich-server y immich-machine-learning. Ejecute docker compose pull && docker compose up -d. Deje que el servidor arranque por completo y compruebe que los trabajos de fondo se reanudan sin error en docker logs immich-server.

3. 13

   Pasar a la imagen oficial de PostgreSQL (solo v3)

   La v3 utiliza la imagen oficial de PostgreSQL 17 con pgvector, y ya no la imagen personalizada ghcr.io/immich-app/postgres. En el docker-compose.yml que se entrega con la v3, el servicio database apunta a docker.io/tensorchord/pgvecto-rs:pg14-v0.2.0 sustituido por postgres:17-bookworm con la extensión pgvector. Utilice el archivo compose oficial de la v3 y no recicle el archivo de la v2.

4. 14

   Actualizar a la v3.0.0 y esperar la reindexación HNSW

   Sustituya los tags por v3.0.0 y descargue las imágenes: docker compose pull && docker compose up -d. La migración HNSW arranca automáticamente en el primer lanzamiento. Durante esta fase, el servidor sigue disponible, pero la búsqueda inteligente y el reconocimiento facial quedan suspendidos. Siga el progreso en docker logs -f immich-server: una línea Finished migration confirma el final. En una fototeca de 50 000 fotos, cuente entre 10 y 30 minutos según el número de vCPU asignados.

5. 15

   Comprobar los trabajos de fondo tras la migración

   Abra la interfaz web, vaya a Administración → Tareas y confirme que ningún trabajo está en estado de error. Si hay tareas Smart Search o Face Detection bloqueadas, relánzelas desde la interfaz. Los nuevos vectores HNSW se recalculan una sola vez: las importaciones posteriores se indexan con normalidad.

Immich v2 frente a v3: lo que cambia en la práctica

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