
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
该Docker镜像基于Alpine系统构建,集成了Picapport照片管理工具,提供便捷的照片组织、浏览和网络分享功能。适用于个人或家庭照片库管理,支持跨设备访问照片资源。
picapport.properties文件自定义服务器端口、照片路径、缓存策略等参数Windows和Linux系统
bashdocker run -d --name picapport -p 8080:80 whatever4711/picapport
启动后可通过 http://localhost:8080 访问Picapport服务。
创建配置文件 picapport.properties,可配置参数参考Picapport服务器指南,示例配置:
propertiesserver.port=80 # 容器内服务端口 robot.root.0.path=/srv/photos # 容器内照片存储路径 foto.jpg.usecache=2 # 启用照片缓存 foto.jpg.cache.path=/srv/cache # 缓存文件存储路径
将配置文件保存到本地文件夹(如 ./config),通过卷挂载到容器。
-v /本地配置文件夹路径:/opt/picapport/.picapport-v /本地照片文件夹路径:/srv/photos-v /本地缓存文件夹路径:/srv/cache 或使用Docker卷完整挂载示例
bashdocker run -d --name picapport \ -p 8080:80 \ -v $PWD/config:/opt/picapport/.picapport \ -v /path/to/fotos:/srv/photos \ -v /path/to/cache:/srv/cache \ whatever4711/picapport
使用docker-compose.yml简化部署:
yamlversion: '3' volumes: cache: # 缓存数据卷 services: picapport: image: whatever4711/picapport restart: always expose: - 80 environment: - XMS=512m # Java初始内存分配 - XMX=1g # Java最大内存分配 - PICAPPORT_LANG=de # 界面语言(如de为德语,en为英语) networks: - backend volumes: - /path/to/configuration:/opt/picapport/.picapport # 配置文件目录 - /path/to/fotos:/srv/photos # 照片库目录 - cache:/srv/cache # 缓存卷 networks: backend:
启动命令:docker-compose up -d
| 环境变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| XMS | Java虚拟机初始内存 | 未设置 |
| XMX | Java虚拟机最大内存 | 未设置 |
| PICAPPORT_LANG | 界面语言(支持en、de等) | 未设置 |
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