Question 1

Immich에서 ENCODED_VIDEO_LOCATION 및 THUMB_LOCATION 환경 변수가 적용되지 않는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

이 환경 변수들은 Immich 서버 코드에서 읽히지 않습니다. docker-compose.yml에서 변수 대체를 통해 볼륨 마운트 경로를 단순화하기 위한 목적으로만 사용됩니다. 실제로 사용자 지정 저장 위치를 사용하려면 관련 컨테이너의 볼륨 마운트를 원하는 호스트 디렉터리가 예상되는 내부 경로(예: /your/custom/thumbs를 /usr/src/app/upload/thumbs에 마운트)에 매핑되도록 업데이트하십시오. 공식 custom-locations 가이드에서 예제를 참조하세요.

Question 2

Why does Immich "Download all" save an album as a file named `archive` with no .zip extension?

Accepted Answer

This happens in Chromium-based browsers when the album name contains an RFC 8187 reserved character, especially an apostrophe, e.g. `Sam's birthday`. Immich sends `filename*=UTF-8''Sam's%20birthday.zip`; the unescaped apostrophe acts as the header delimiter, so Chromium rejects the filename and falls back to the URL endpoint name `archive`.

The fix is to escape `'`, `(`, `)`, and `*` after `encodeURIComponent` when building the `Content-Disposition` header:

```ts
filename*=UTF-8''${
  encodeURIComponent(dto.archiveName)
    .replace(/['()*]/g, c => `%${c.charCodeAt(0).toString(16).toUpperCase()}`)
}.zip
```

Apply PR #32297 or upgrade to a release containing it. Temporary workarounds: rename the album to remove apostrophes/parentheses/asterisks, use Firefox or Safari, or manually rename the downloaded `archive` file to `album-name.zip`.

Question 3

Immich OCR가 maximum resolution이 1080으로 설정되었을 때 TensorRT "Incompatible dimensions" 오류로 실패하는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

OCR 텍스트 감지기는 두 canvas 차원 모두 32로 나누어떨어져야 합니다. ML 모델 리비전 v2를 사용하는 Immich v3.3.1에서 ocr_canvases()는 한 차원만 반올림하고 다른 차원에는 설정된 최대 해상도를 그대로 사용하므로, 1080과 같은 값은 TensorRT/MIGraphX 모델 준비를 실패하게 만듭니다.

임시 해결 방법: Machine Learning → OCR → Maximum resolution으로 이동하여 32의 배수로 설정하십시오. 1080 대신 1088을 사용하십시오. 알려진 다른 작동 값으로는 960과 1056이 있습니다. 설정을 저장하고, 필요한 경우 immich-machine-learning을 재시작한 다음 OCR 작업을 다시 실행하십시오. 이 문제를 우회하려고 OCR 모델을 전환하는 것은 피하십시오. 모델을 전환하면 기존 OCR 결과가 제거되기 때문입니다.

영구적인 수정은 설정된 최대 해상도를 32의 배수로 올림합니다. 사용 가능해지면 PR "fix(ml): Round OCR max resolution up to a multiple of 32"가 포함된 릴리스로 업그레이드하십시오.

Question 4

2.4.0으로 업그레이드한 후 Immich Machine Learning ROCm 오류 “Cannot read TensileLibrary.dat: Illegal seek for GPU arch : gfx900”를 어떻게 수정하나요?

Accepted Answer

Immich ML 2.4.0의 최신 ROCm 이미지는 더 이상 TensileLibrary_lazy_gfx900.dat를 포함하지 않으며, 이 파일은 지원되지 않는 Vega/Renoir GPU를 gfx900으로 강제할 때 필요합니다. 2.4.0 이전의 마지막 ROCm 이미지에서 파일을 복사하여 새 컨테이너에 바인드 마운트하세요.

1. 마지막으로 작동했던 버전을 사용하여 이전 Immich ML 이미지에서 누락된 라이브러리를 추출합니다:
OLD_TAG=v2.3.0-rocm
cid=$(docker create ghcr.io/immich-app/immich-machine-learning:$OLD_TAG)
docker cp "$cid":/opt/rocm/lib/rocblas/library/TensileLibrary_lazy_gfx900.dat ./TensileLibrary_lazy_gfx900.dat
docker rm "$cid"

2. docker-compose.yml에 파일을 바인드 마운트로 추가합니다:
volumes:
  - ./TensileLibrary_lazy_gfx900.dat:/opt/rocm/lib/rocblas/library/TensileLibrary_lazy_gfx900.dat:ro

3. gfx900 오버라이드를 유지합니다:
environment:
  - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=9.0.0
  - HSA_USE_SVM=0

4. 컨테이너를 다시 생성합니다:
docker compose up -d immich-machine-learning

나중에 로그에서

Question 5

Immich Docker에서 GPU arch gfx90c에 대한 rocBLAS "TensileLibrary.dat" 오류를 어떻게 해결하나요?

Accepted Answer

AMD Vega 기반 gfx90c APU의 경우, immich-machine-learning 서비스에 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=9.0.0을 추가하여 ROCm이 호환되는 gfx900 아키텍처를 사용하도록 강제합니다. docker-compose.yml에서 다음을 추가하십시오:

environment:
  - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=9.0.0

또는 서비스에서 로드하는 env 파일(보고된 설정의 stack.env)에 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=9.0.0을 넣으십시오. /dev/dri와 /dev/kfd가 전달되고 컨테이너가 video 그룹에 있는지 확인한 다음 실행하십시오:

docker compose up -d --force-recreate immich-machine-learning

이렇게 하면 APU를 gfx900으로 보고하여 rocBLAS error: Cannot read ... TensileLibrary.dat ... for GPU arch : gfx90c를 해결합니다. 참고: 최신 Immich ROCm 이미지는 더 이상 Vega APU를 지원하지 않는 ROCm 버전을 사용할 수 있습니다. 오버라이드가 작동을 멈추면 ROCm에 여전히 gfx900 지원이 포함된 이전 릴리스로 immich-machine-learning:<version>-rocm 이미지를 고정하십시오.

Immich

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