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有时间了我录个视频说说，这次先用图文应付一下 废话不多说，直接开干： 【第一步】：下载压缩包 先将网盘里的模型文件下载下来，不限速的网盘链接： 如果正文看不见链接，就看看评论区。 【第二步】：解压缩 将压缩包解压，其中Smart Search用的模型是：XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus（支持中文，体验很好，默认的ViT-B-32__openai不支持中文）。 人脸识别Facial Recognition用的模型是：buffalo_l，另外在上面压缩包里加入了antelopev2模型（据说这个模型更好，不过我没试过）。 【第三步】：上传模型文件夹 准备工作：建议把群晖通过webdav挂载到电脑，稳定性比浏览器上传好一些。 正式上传： 比如需要中文搜索，那就把“XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus”文件夹整体上传至映射的clip目录，我的目录如下：/volume2/docker/immich/machine/model-cache/clip 如果找不到这个目录，那就看一下自己“immich-machine-learning”容器的目录映射情况，我的是这样： volumes: - /volume2/docker/immich/machine/model-cache:/cache 如下图： 上传之后的目录结构：/volume2/docker/immich/machine/model-cache/clip/XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus 如下图：
【第四步】：在immich后台修改模型名称 依次点击右上角的“Administration”→左侧的“Settings”→“Machine Learning Settings”→“Smart Search”，在CLIP MODEL里填入“XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus”，然后保存。如下图：
【第五步】：查看运行状态 看一下“immich-machine-learning”容器的日志，如果显示：“Loading clip model 'XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus'to memory ”的字样，说明模型加载没问题，如下图：
【第六步】：重跑Smart Search任务 在immich管理后台的**s里点右侧的“All”，跑一下Smart Search任务，然后等待enjoy it 看一下成果： 最后，最近也有大佬打包了支持中文CLIP的docker镜像，大家可以拉着试试
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